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구글 자체제작 반도체 텐서, 무서운 이유와 미래 반도체 산업

by bluemarmaris 2021. 12. 27.

 

애플이 자신들의 반도체 칩 M1을 설계해서 출시하더니 구글도 순식간에 자신의 반도체를 만들어서 벌써 구글의 스마트폰 픽셀 6에 적용한다는 계획입니다. 구글이 자체 제작한 반도체 텐서(Tensor)가 보여주는 것은 단순히 애플이나 테슬라가 자체 반도체를 만드는 것과는 또 다른 의미가 있습니다. 어떤 내용인지 자세히 살펴보겠습니다.

 

구글 텐서 사양과 특징은?

 

구글의 최초의 반도체칩 텐서는 구글 데이터센터의 AI딥러닝 반도체 Tensor Processing Unit을 기반으로 만들어진 휴대폰용 AP 반도체입니다.  여러 반도체를 하나로 만든 시스템 온 칩으로서 가볍고, 부피가 작으며 집적도가 높아 속도도 빠릅니다.  5나노미터 공정을 통해 만들어졌으며, 삼성 파운드리가 위탁생산했습니다.

 

컴퓨터로 따지자면 CPU와 GPU의 역할을 둘 다 한 번에 하는데 기존의 픽셀 5에 들어갔던 칩보다 픽셀 6에 들어간 칩이 CPU는 무려 80%가 더 빠르고, 그래픽카드의 퍼포먼스는 370%나 빠른 연산속도를 자랑합니다.

 

구글의 반도체가 무서운 이유

 

구글이 반도체 시장에 뛰어든 것이 가장 무서운 이유는 사람이 만든 반도체가 아니라 AI가 만든 반도체라는 점에 있습니다. 이미 알파고를 통해서 구글은 자신들의 빅데이터 기술을 자랑한 적이 있습니다.

 

한때 알파고가 이세돌을 이겼을 때 딥러닝과 머신러닝 기술에 대해서 많은 사람들이 관심을 갖고 앞으로 AI가 일자리를 대체할 시대가 온다고 생각했는데 이제 그것이 산업에 적용되는 모습을 보고 있습니다

 

신이 인간을 창조했다면, 인간이 인간을 뛰어넘는 인간을 창조하는 시대가 오는 것처럼, 인간이 반도체를 창조했고, 이 AI가 다시금 또 반도체를 창조하는 일을 벌이고 있습니다. 심지어 일반적인 사람이 한다면 수개월 혹은 1년 이상 걸릴 일을 단 6시간 만에 해냈습니다.

 

구글의 연구진들은 기존 AI에게 반도체 평면 배치 설계도를 1만 종을 학습시키는 딥러닝 기술을 적용하였고, 빈 칩에 수백만 개의 요소들을 무작위로 효율적으로 배치하게끔 만들었습니다. 전력 소모를 최소화하며, 속도를 빠르게 했습니다. 

 

좌 사람설계 우 AI설계

 

그리고 기존의 인간이 만들던 반도체 설계도와는 전혀 다른 방식의 반도체 설계도가 나왔습니다. 상상 이상으로 더 효율적이고 더 빨라졌습니다. 이제는 많은 반도체 설계를 하는 팹리스 기업들이 구글 앞에 무릎을 꿇어야 할지도 모르겠습니다. 

 

구글 팹리스 회사가 될 것인가?

 

팹리스 회사란 공장 없이 반도체 설계만을 전문으로 하는 회사를 뜻합니다. 대표적으로는 퀄컴 엔비디아, 브로드컴, AMD 같은 회사들을 이야기합니다. 

 

만약 구글이 현재 매출이 대부분 광고 검색시장에만 의존하다가 AI 설계 칩으로 팹리스 업계에 뛰어들면 시장 파괴자가 될 가능성이 높습니다.

 

원하는 반도체는 AI가 단지 몇 시간 만에 인간이 설계한 것보다 더 효율적인 설계를 할 수 있는데, 거액의 연봉을 주고 오랜 시간이 걸려야 하는 반도체 설계회사를 거칠 필요가 없기 때문입니다. 

 

구글 클라우드 사업과의 시너지

 

구글은 클라우드 사업을 영위하며 점점 더 클라우드 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 아직까지는 아마존 웹서비스가 가장 큰 클라우드 시장을 차지하고 있지만 향후 구글이 더 효율 좋은 그래픽카드, CPU 자원들을 설계하고 이용하게 된다면 가지고 있는 컴퓨팅 자원을 배분해주어야 하는 클라우드 시장에서 아주 높은 시장 경쟁력을 가지게 될 것입니다.

 

그렇게 된다면 기존의 클라우드 강자인 아마존 웹서비스(AWS)를 넘어서서 클라우드 시장에서도 1등을 차지할 수 있을 거라고 생각됩니다.

 

결론

 

이제 겨우 텐서라는 휴대폰용 반도체로 시작했을 뿐입니다. 앞으로 AI가 설계하는 반도체들은 어떤 모습일지 더 기대가 됩니다. 하지만 또 반대로 AI가 반도체를 설계하고 만드는 시대가 오면 과연 사람이 할 일은 이제 어떤 게 남을까?라는 의문도 가질 수밖에 없습니다. 

 

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