[인터뷰] 이상헌 디퍼아이 대표 "칩 간 통신으로 'EDGE AI' Foundry' 선도"

엔비디아 Nvlink개념 엣지 SoC 칩간통신 기술 특허 보유...고객 니즈 맞게 효율적 AI 솔루션 개발 가능

[프라임경제] "디퍼아이는 글로벌 'EDGE AI' Foundry 사업을 실현하기 위한 자체 AI 반도체 설계와 솔루션 개발 역량을 보유하고 있다. 특히 디퍼아이가 보유하고 있는 있는 칩 간 통신 기술은 다양한 엣지 AI 솔루션 구현을 쉽게하여 다양한 고객 요구에 대한 효율적 AI 솔루션을 가능하게 한다."

이상헌 (주)디퍼아이 대표의 강조다. 

디퍼아이는 'EDGE AI' Foundry 서비스에 집중하고 있는 국내 유일의 인공지능 반도체기반 솔루션 기업이다. 2017년 설립된 디퍼아이는 향후 엣지 AI 반도체 시장의 규모와 발전을 선도하는 독보적인 기업이라 자부한다. 한국의 엔비다이가 아닌 글로벌 '디퍼아이'를 목표로 'EDGE AI' 반도체 시장을 이끌어 나가고 있는 이상헌 디퍼아이 대표를 만나 자세한 이야기를 들어봤다. 

다음은 이상헌 디퍼아이 대표와의 질의응답. 

-간단한 본인소개 부탁드린다. 

"엣지파운드리의 선두주자 AI반도체 기업 디퍼아이 대표 이상헌이다. 디지털시스템을 전공하며 전자공학박사를 취득한 후 엠텍비전/삼성테크윈에서 SoC설계 엔지니어로 근무하며 AI반도체에 대한 전문성을 길렀다."

-디퍼아이의 주요 기술인 AI NPU SoC 모듈에 대해 설명 부탁드린다. 이 기술의 강점은 무엇인가.

"디퍼아이의 핵심기술은 '딥러닝 프루닝기법' 'X2X 칩간통신기술' 이다.

먼저, 딥러닝 프루닝기법은 인공지능 연산을 경량화하는 기술이다. 인공지능의 연산 자체가 고비용이며 전력이 많이 소비되기 때문에 그 문제를 해결하기 위해 디퍼아이는 딥러닝 프루닝 기법을 개발했다. 딥러닝(학습 시) 의미없는 정보를 낮게 평가하며 연산량을 줄여(프루닝) 연산비용을 낮추어 저전력 서비스를 가능하게 했다.

이상헌 (주)디퍼아이 대표. = 배예진 기자

칩간통신(Interchip Communication)이란 여러 개의 칩 간에 데이터를 전송하고 통신하는 기술을 말한다. 최근 인공지능이 적용되는 제품은 다양한 성능과 기능을 요구할 수 있기 때문에 단일 칩만으로는 모든 기능을 충족시키기 어려워 여러 개의 칩을 결합해 하나의 시스템을 구성하는 경우가 많다. 이 때, 각각의 칩이 서로 통신해 데이터를 주고받는 부분이 필수적이며, 이를 가능하게 하는 것이 칩간 통신 기술이다. 

X2X 칩간통신기술은 AI반도체의 확장성이라 볼 수 있다. X2X의 핵심은 아주 많은 데이터라도 여러 개의 칩을 꽂아서 병렬 처리를 할 수 있다는 것이다. 기존 엣지 AI 반도체는 칩은 하나만 쓸 수 있었고 그 성능을 넘어가는 연산량은 처리하지 못하는 경우가 많았다. 디퍼아이는 X2X 기술로 여러 AI 반도체를 병렬분산 처리하며 다양한 칩간 연결을 가능하게했다. 이는 칩의 갯수와 보드형태 등을 설정하는 데 자유도가 높아 다양한 응용을 통해 최적의 솔루션을 만들어낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 최종적으로 가격과 성능 모두를 만족시킬 수 있는 솔루션을 구현하고 다양한 영역에 높은 가성비의 기술을 제공할 수 있게 됐다. 이러한 엣지 칩을 활용한 확장은 디퍼아이의 엣지솔루션이 유일하며 국내외 특허도 다수 보유하고 있다. 

또한 이 칩간통신 기술 X2X는 앤비디아의 칩간통신 'NVLINK'라는 기술과 닮았다. 다만 엔비디아는 서버형 GPU를 사용한 칩간통신이라면 디퍼아이는 엣지형 NPU를 위해 사용된다."

-현재 디퍼아이에서 개발 중인 주요 제품과 그 특징이 있다면. 예를 들어, Tachy-BS402 BlackSwan-L 제품의 주요 기능은 무엇인가.

"이 칩간통신기술을 활용하기 위해 디퍼아이의 AI 반도체 Tachy-BS402(BlackSwan-L) 칩을 개발했다. 디퍼아이에서 자체개발한 NPU AI NPU SoC 반도체 IP인 BlackSwan NPU IP는 Soc 모듈에서 핵심 추론연산을 담당하는 브레인 역할을 하며, 인공지능 반도체로 국내 최초로 TSMC를 통해 양산하고 있다. 향후 12nm(나노) NPU칩에 BlackSwan-M(Tachy-BS128) 이어 7nm 기반의 NPU칩 BlackSwan-H까지 성공적으로 개발 및 양산화 할 계획이다."

SBC(Raspberry PI)와 NPU(DP0)의 결합 모듈. © 디퍼아이

-디퍼아이의 AI NPU SoC 모듈이 적용된 주요 사례가 있다면. 

"저전력이 요구되는 드론 완전자율주행 및 차량 출입 관제 서비스 상용화를 위해 영상 입력 기반의 차량 번호판 문자열 인식 기능을 개발했다. 영상 이미지 데이터에서 차량 번호판 이미지와 번호판 문자를 검출해 실시간으로 차량 번호판을 판독할 수 있는 어플리케이션을 제공한다. 기존에는 특정 위치에서만 차량 번호판을 인식할 수 있었지만, 열화상 카메라의 엣지형 AI 추론시스템 도입을 통한 지능형 시스템을 완성했다. 이 외에도 초고속 카메라 기반 AI 스포츠 측정장비, 부정맥 AI 예측 진단 시스템 등 클라우드기반 AI 기술 사용에 제약을 받는 고부가가치 엣지 시장에 여러 분야로 응용해 나가고 있다."

-현재 디퍼아이가 중점적으로 추진하고 있는 사업 분야는?

"디퍼아이는 고객 수요 맞춤형 엣지 AI기능 제공을 위한 Edge AI Foundry화를 중점적으로 추진하고 있다.  Edge AI Foundry는 단순히 엣지형 AI 반도체 칩을 공급하는 것을 넘어 고객이 원하는 AI 기능을 수행하기 위한 HW와 SW를 통합한 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 것을 목표로 한다. 디퍼아이가 사업 초기부터 고수해오던 수익창출 모델이며 최근에는 엔비디아가 AI Foundry를 언급하며 디퍼아이의 사업모델과 동일한 사업구조를 언급한바 있다. 저희는 Edge AI Foundry 사업을 통해 부가가치가 높은 스마트 팩토리, 국방, 의료 등의 글로벌 시장을 타겟한 엣지 사업군에 진입할 계획이다. 인공지능 기술에 대한 수요가 있다면 최적화된 솔루션을 제공하는 형태로 응용범위를 확대해 나갈 계획이다."

© 디퍼아이

-디퍼아이가 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 채택하고 있는 전략은?

"일본/베트남/인도를 중심으로 글로벌 시장을 진출할 계획이다. 현재까지 글로벌 시장에서 가장 인기가 많은 라즈베리(Raspberry PI)류 보드에 호환 가능한 AI가속 쉴드(Shild) 모듈을 개발해 글로벌 시장 진출을 노리고 있으며 파트터쉽을 발굴하기 위해 미국, 중국, 인도네시아 등의 주요행사 미팅 일정을 준비하고 있다."

-디퍼아이의 연구소가 담당하는 주요 역할과 책임은 무엇인가. 또, 현재 개발 중인 혁신적인 기술이나 프로젝트가 있다면 소개해 달라.

"업체나 기관에서 오는 솔루션 요청에 대한 AI솔루션 기술을 연구 개발하며 주력 제품인 NPU IP 개발 및 연구에 집중하고 있다. High-end edge 시장을 목표로 Black swan-m, Black swan-H 등 고성능 다목적의 NPU SoC 개발에 집중해 나갈 예정이다."

-다른 기관이나 기업과의 협력 사례가 있다면.

"일본, 미국쪽 바이어 미팅을 지속하고 있다. 7월경에도 일본/미국 바이어와 미팅이 예정돼 있고, 자율주행 드론, AI기술을 활용한 스포츠 계측・분석 장비등 수익창출에 포커스를 두고 사업을 진행하고 있으며, 실제 실적을 낼 수 있는 협력 및 파트너십을 문의/요청하는 사례가 많아지고 있다." 

AI NPU Soc 모듈. © 디퍼아이

-디퍼아이는 어떤 국제 인증을 보유하고 있나.

"디퍼아이는 다수의 국외 특허 등록/출원 및 국내 특허 등록을 통해 기술력을 입증하였다. 현재 △하드웨어 구현에 적합한 신경망 파라미터 최적화 방법, 신경망 계산 방법 및 장치에 대한 중국 특허 △하드웨어 구현에 적합한 신경망 파라미터 최적화 방법, 신경망 연산방법 및 그 장치에 대한 미국 특허 등 다양한 특허를 보유하고 있다. 지속적으로 국내외 특허를 확보하며 글로벌 경쟁력을 키워나갈 계획이다."

-향후 계획은. 

'EDGE AI' 사업을 진행하는 궁극적인 목표는 인공지능 솔루션을 개발하는 것이다. 즉, 하드웨어에 부가가치를 높여주는 핵심기술 개발이다. 열화상 영상인식, HBM반도체 검사장비, 스포츠 계측장비 등으로 응용영역을 확장해나갈 계획이다. 이처럼 AI 반도체가 하드웨어 사업으로 끝나는게 아니라 다양한 인공지능을 기반으로 응용범위를 확대해  부가가치를 확대하고자 하는게 핵심이다. 또한, 기존의 기업간 거래(B2B)에서 소비자와의 거래(B2C) 시장으로 확대하는 것을 최종 목표로 하고 있다.