[e돋보기] 인공지능(AI)과 반도체

[양태훈기자] 알파고가 지난 15일 이세돌 9단과의 대국을 4승 1패로 마감하며, 프로기사를 이긴 최초의 바둑 프로그램에 등극했다. 더불어 한국기원으로부터 명예 9단을 받으며, '입신(入神)'의 경지에 올랐다.

알파고는 구글의 딥러닝 기반 바둑 프로그램이다. 딥러닝이란 컴퓨터가 사람의 개입 없이 스스로 학습해 데이터를 하나로 분류하거나 모으는 기법을 말한다.

사람의 뇌 구조(신경망)를 모방해 만든 인공신경망(ANN)에 기반을 둔 인공지능 기술의 일종으로, 기존 인공신경망과 달리 계층구조를 갖춘 심층신경망(DNN)을 통해 더 빠른 속도로 데이터를 분류할 수 있는 게 특징이다.

이는 컴퓨터에 먼저 사전 정보를 입력해 학습된 결과를 바탕으로 데이터를 인식하고 구분하는 '지도학습'과 컴퓨터 스스로 고도의 연산과정을 거쳐 판단하는 '비 지도학습'으로 이뤄진다.

예컨대 지도학습의 경우, 사전에 컴퓨터에 '이러한 모습을 갖춘 것이 고양이다'라고 학습을 시키면 컴퓨터가 학습된 결과를 바탕으로 '고양이 사진'을 구분, 비지도학습 방식은 학습 없이도 컴퓨터 스스로 '고양이 사진'을 찾아 학습하는 식이다.

현재 반도체 업계에서는 딥러닝과 관련해 병렬연산에 특화된 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 활용하는 쪽으로 수요가 증가하고 있다. 이는 GPU가 중앙처리장치(CPU) 대비 방대한 데이터를 분석·처리할 수 있는 병렬연산에 적합하고, 시스템 구축비용도 낮기 때문이다.

대표적으로 엔비디아가 고성능 GPU를 출시하며 시장을 적극 공략하고 있으며, AMD와 퀄컴도 이를 준비 중이다.

GPU나 CPU 외에도 D램, 낸드플래시 등의 메모리 반도체나 이미지센서 등의 비메모리 반도체에 대한 수요 증가도 기대되고 있다.

딥러닝을 위해서는 데이터를 저장하고 연산, 출력하는데 필요한 메모리 반도체와 이미지를 인식, 분석하는데 필요한 비메모리 반도체의 역할이 갈수록 중요해지기 때문이다.

증권업계에서는 이와 관련해 기억과 연산을 같은 곳에서 처리하는 컴퓨팅 시대가 도래, 로직 제품(CPU·AP)과 메모리(D램·낸드플래시) 제품의 통합화가 진행될 것으로 전망했다.

NH투자증권 이세철 연구원은 "인간의 두뇌는 대뇌에서 연산과 기억을 동시에 진행하기 때문에 빠른 프로세싱이 가능, 또 뉴런과 시냅스를 활용해 병렬로 연산하는 만큼 반도체 구조도 인간의 뇌구조를 닮아갈 것"이라며, "알파고의 경우 서버급 170기가바이트(GB) D램을 채용, 중기적 관점에서 반도체 업체에 수혜가 예상된다"고 말했다.

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