[아이뉴스24 김문기기자] "머신러닝을 디바이스 상에서 지원하기 위한 시스템 개발이 출발선상에 있다. 이를 위해서는 메모리가 있어야 하고 하드웨어도 바뀌어야 한다. 즉, 복잡해진 AI를 지원키 위해 추가적인 메모리 솔루션이 필요하다"
심보일 삼성전자 메모리사업부 책임연구원은 28일 서울 양재동 엘타워에서 한국반도체산업협회(KSIA)와 제덱(JEDEC)이 함께 개최한 '제덱 모바일&IoT포럼 2017' 연사로 나서 디바이스 엣지 측면에서의 머신러닝의 중요성에 대해 이같이 말했다.
심 책임연구원은 메모리 산업과 관련해 컨버전스와 디버전스로부터의 새로운 변화에 주목했다. 예컨데, 다양한 기기들의 기능들이 스마트폰으로 집중됐다면, 이후에는 스마트폰을 통한 기술들의 분화가 이뤄지고 있다는 설명이다.
이러한 상황속에서 생성되는 데이터량이 급격하게 늘어나고, 보다 빠른 속도의 네트워크가 지원되면서 공유 차원에서의 가속화가 이뤄지고 있다. 점차 쌓이는 빅데이터를 보다 효율적으로 사용하기 위한 인공지능(AI) 솔루션이 대두됐다.
데이터의 급격한 증가는 UI 측면에서도 설명 가능하다. 데스크톱 시대의 키보드와 마우스로 대변되는 CLI와 GUI는 언제 어디서든 휴대할 수 있는 스마트폰을 만나면서 터치 기반의 NUI로 진화발전했다. 최근에는 터치 이외에 댜앙한 입력수단에 개발되면서 OUI가 대두되고 있다. 대표적으로 음성인식이 꼽힌다. 좀 더 사용자 편의적인 입력방식을 통해 데이터가 쌓이는 속도도 증가한다.
비전 분야에서도 변화가 감지된다. 단순 이미징에서 컴퓨팅으로 패러다임이 전화되고 있다. 이미지품질 향상을 위해 픽셀수를 늘리거나 해상력을 높이는 방식으로 발전했다면, 최근에는 사진 속에서 정보를 추출해내는데 집중한다. 추출한 정보를 가공할 수 있는 데이터로 전환하고 이를 응용하는 솔루션을 구축한다.
스마트폰의 듀얼 카메라도 비전 분야에서의 활용성이 강조된 부분이다. 사진 품질 향상을 위해서이기도 하지만 사물에 대한 정보를 추출하기 위해서도 사용될 수 있다. 레노버와 에이수스가 공개한 구글 탱고 기반의 증강현실(AR) 스마트폰이 대표적이다.
이렇게 다양하게 생성된 데이터는 유무선 네트워크와 클라우드라는 통로를 통해 서버에 저장된다. AI 클라우드 컴퓨팅을 위한 준비 과정이 끝난 셈이다. 기존보다 더 다양해진 데이터가 빠른 속도로 쌓이다보니 컴퓨팅 파워는 그에 맞게 향상돼야 한다.
다만, 서버 측면에서의 AI만으로는 단점이 지적된다.
심 책임연구원은 "우선 클라우드 서버 구축에 대한 비용문제가 발생한다. 디바이스에서 서버로 보내고 다시 서버의 반응을 봐야 하기에 지연시간도 있다"라며, "스마트폰 등 개인용 디바이스의 경우 개인적 정보들이 생성되는데 이렇게 되면 보안문제가 중요하다. 누구도 개인데이터를 서버로 보내고 싶어하지 않는다. 서버가 해킹을 당하면 끔찍한 일이 발생하기에 시큐리티도 중요하다"고 지적했다.
구글과 페이스북, 아마존, 애플 등이 주목하고 있는 AI 솔루션은 디바이스의 자체적인 머신러닝이 가속화할 수 있는 힘을 갖고 있다. 구글 텐서플로우 라이트, 페이스북 카페2고, 아마존의 새로운 프레임워크는 디바이스 내에서 머신러닝이 가능하도록 도와준다.
스마트폰이 자체적인 머신러닝이 가능하다면, 성능과 보안이라는 두마리 토끼를 잡을 수 있다.
예를 들어, 자율주행차량에서 네트워크 성능은 매우 중요하다. 빠른 속도와 최저지연속도가 보장되지 않는다면 끔찍한 사고로 이어질 수 있다. 네트워크 업체들이 5G에서 응용하고자 하는 솔루션 중 하나가 네트워크 엣지 측면에서의 지원이다. 데이터센터까지 가지 않더라도 일정부분을 기지국이 직접 처리할 수 있게끔 해 속도와 접근성을 높일 수 있다.
스마트폰 자체 머신러닝도 이와 비슷하다. 모든 데이터를 서버로 보내는 것이 아니라 자체적으로 가능한 부분은 직접 처리한다. 또는 처리가 어렵더라도 일정한 수준의 가공을 통해 서버에서 더 빠른 반응을 보일 수 있도록 설계할 수도 있다. 후방에서의 과부화를 막아주기도 한다.
또한, 민감한 개인 데이터의 경우 디바이스 내부에 저장하고 서버까지 전달하지 않음으로써 보안 사고를 미연에 방지할 수도 있다.
이러한 인공지능의 진화방향에 따라 메모리 산업도 호황을 맞고 있다. 메모리는 일종의 책상이다. 두뇌역할을 담당하는 CPU의 작업이 실제 진행되는 메모리와, 그 결과가 쌓이는 보조 메모리의 퍼포먼스가 핵심이다. AI 구현을 위한 하드웨어 측면에서의 주요 인프라다.
심 책임연구원은 "앞으로는 우리가 이 서비스를 확산할 계획이다. 복잡한 AI를 지원할 수 있을 것"이라며, "ICT 혁신의 선순환에서 메모리가 핵심 키가 된다"라고 말했다.
이어, "AI 솔루션이 제공되면서 메모리 솔루션은 더 복잡해질 것이다. 지금부터 개발을 시작해야 한다"며, "기존 디바이스와 메모리를 어떻게 사용해야 할지, LPDDR5 이후 어떤 결론을 내려야할지 고민해야 한다"고 덧붙였다.
김문기기자 moon@inews24.com
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