국내 연구진이 인공지능의 ‘눈’으로 불리는 사각지능 칩의 성능을 대폭 끌어올리는데 성공했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 기존대비 수십 배의 연산량을 처리하면서도 소형이며 저전력을 실현한 칩을 개발했다고 최근 밝혔다. 이번 개발로 일상생활에서 접하는 모든 물체에 대해 인공지능이 학습과정을 거쳐 사람수준으로 인식할 수 있는 길이 열렸다.

ETRI가 개발중인 시각지능 칩의 크기는 5mm x 5mm로 성인 손톱크기의 절반 수준이다. 기존 SW를 이용해 물체를 인식하는 칩은 초당 1회 가능한데 반해 연구진이 개발한 칩은 초당 33회 물체인식이 가능하다.

연구진은 한 개의 칩을 의미하는 ‘뉴런’을 256개 연결해 데이터 연산 수행을 시연했다고 설명했다. ETRI 연구진은 인공신경망의 방대한 양의 신경연산과 뉴런 간 연결성 분석을 통해 신경망 성능은 떨어지지 않으면서 최적화할 수 있는 ‘시냅스 컴파일러’ 기술이 핵심이라고 강조했다.

이 기술은 신경망 학습을 적용하면 기존 기술대비 1/10 미만 적은 신경연산을 통해서도 동일 성능을 확보 할 수 있다.

또한, 연구진은 반도체 칩에서 인공지능 연산을 수행 시 필요한 소비에너지를 감소시키기 위해 새로운 개념의 ‘뉴런회로 기술’도 개발했다.

뉴런회로 기술로 시각지능 칩을 만들게 되면 기존의 CPU 및 GPU를 활용하는 SW기술 대비 약 1/100의 에너지만으로 시각지능 기술이 가능하게 된다.

ETRI 측은 이번에 개발된 기술을 내년 중으로 제조사에 기술이전한다는 방침이다. 연구진은 핵심 특허로는 ▲시냅스 컴파일러 기술 ▲하이브리드 뉴런 회로 ▲시각지능칩 아키텍처 등으로 현재 10여건의 국제특허 출원을 추진 중이며 관련 SCI 논문 3편을 발표 완료한 상태이다.

권영수 ETRI 프로세서연구그룹 그룹장은 “무엇보다 인공지능 기술이 현실에 적용되기 위해서는 방대한 연산량을 고속으로 효율적으로 처리하면서도 매우 적은 소비전력을 가져야 하는데 이번 기술은 두 마리 토끼를 잡은 쾌거다”라고 설명했다.