KT와 NHN, 네이버 등 국내 대표 클라우드 서비스 기업(CSP)들이 국산 NPU(신경망처리장치)를 기반으로 데이터 센터 구축에 나서겠다고 밝히며 저마다 각오를 내놨다. 과학기술정보통신부가 'K-클라우드 프로젝트'를 추진하면서 국내 기업 중심의 기술 생태계를 구현하겠다는 각오다.
CSP가 AI반도체 뛰어든 이유
과학기술정보통신부는 26일 판교 NHN클라우드 사옥에서 제3차 AI반도체 최고위 전략대화를 주재하고 'K-클라우드 프로젝트' 1단계 착수보고회를 열었다. 이 사업은 국산 NPU를 데이터센터에 적용하고 클라우드 기반 AI 서비스까지 제공하는 실증사업이다.
AI 반도체 기업뿐만 아니라 AI 서비스 기업, 클라우드 서비스 기업이 컨소시엄을 이루어 사업에 참여했다. NHN클라우드가 민간과 공공을 합쳐 22PF 규모로 AI반도체 기반 데이터센터를 구축하며, 네이버클라우드와 KT클라우드는 각각 9PF, 8.9PF 규모로 사업을 진행한다.
일찍이 클라우드 서비스 기업들은 GPU(그래픽처리장치) 운용비용 부담을 줄이기 위해 AI 반도체에 관심을 보여 왔다. 이번에 컨소시엄에 참여하는 기업과 클라우드 서비스 기업은 돈독한 관계를 맺기도 했다. 리벨리온은 KT로부터 300억원에 달하는 투자를 받았으며 '아톰'(ATOM) 칩을 기반으로 KT클라우드와 NPU 팜을 구축하고 있다.
네이버 또한 퓨리오사AI의 예비창업팀 단계에서부터 교류하면서 성장을 지원해 온 투자자다. NHN클라우드는 사피온과 협력을 맺고 지난해 국산 NPU인 X220을 기반으로 14.4페타옵스에 달하는 클라우드 인프라를 구축했다.
GPU보다 '전성비' 716% 개선하겠다
김동훈 NHN클라우드 대표는 이날 보고회에서 "자사가 보유한 오픈소스 기반의 기술력과 운영 노하우를 통해 개방형 K클라우드 생태계 조성에 적극 참여하겠다"며 강한 자신감을 보였다.
NHN클라우드는 X220를 통해 올해 GPU와 비교할 경우 121% 개선된 전성비(전력 대비 성능)를 달성할 계획이다. 오는 2024년에는 사피온의 X330을 기반으로 전성비를 716% 이상 개선하겠다는 목표도 세웠다. GPU 대신 NPU를 도입해 인공지능 산업에서 경쟁력을 확보하겠다는 포부다.
또한 김 대표는 공공, 민간 모두 실효성 높은 서비스로 국산 NPU의 활용 기반을 마련하겠다는 각오도 밝혔다. 예를 들어 의료분야에서는 AI를 활용해 장기의 부피를 추정하거나 약재를 처방하고, 광주 CCTV관제센터에서는 자동으로 특정 영상을 감지하는 등 다양하게 활용할 계획도 세웠다.
이밖에도 김 대표는 PIM(프로세싱 인 메모리)-NPU 거대신경망 플랫폼 개발 사업을 비롯해 인프라, 플랫폼, 금융 서비스까지 다양한 K 사업에 참여해 혁신을 이루겠다는 각오를 밝혔다.
AI반도체, '메모리'도 중요하다
김유원 네이버클라우드 대표이사는 "초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X'는 챗GPT 수준의 성능뿐만 아니라 고객의 데이터를 기반으로 상황에 맞는 모델을 제작할 수 있는 플랫폼을 지향한다"면서 "하이퍼스케일 AI를 도입하기 위해서는 꽤 많은 투자와 데이터가 필요하며, 막대한 비용과 에너지에 대한 효율화는 AI 서비스 기업들이 풀어야 할 과제"라고 말했다.
네이버클라우드는 AI 반도체 기업과의 협업을 통해 모델에 GPU 수급 문제를 해결하고, 하이퍼클로바 운영에 투입되는 비용을 절감할 계획이다. 김 대표는 "하이퍼클로바X에 최적화된 AI 반도체 솔루션을 확보하기 위해 인하우스 개발을 추진해왔다"면서 "토종 CP사의 책임 있는 위치로서 네이버 클라우드는 본 사업을 신중하게 생각하고 있다"고 말했다.
KT클라우드는 국산 AI반도체, SW스택, 클라우드 플랫폼, AI 응용서비스까지 어우르는 AI 풀스택(Full-stack)을 완성해 2025년까지 글로벌 시장에 진출하겠다는 목표다. 초거대 AI인 ‘믿음’의 국산 AI반도체 기반 상용화 가능성도 이번 사업을 연계해 검증한다. NPU 팜의 AI 응용서비스 운영 실증사업으로는 '라온로드'라는 교통 관제 시스템, 음식 데이터 수집 및 분석을 통한 '슈퍼브AI' 등을 제안했다.
윤동식 KT클라우드 대표는 NPU의 학습용 GPU가 사업에서 빠져 있다는 점을 꼬집었다. 윤 대표는 "고객이 엔비디아를 원할 때를 제외하고는 모두 AMD GPU를 사용하고, 인퍼런싱(추론)은 국산 NPU를 활용할 예정"이라면서도 "학습이 되어야 추론할 수 있는데, 국산 업체들은 아직 시작 단계라 학습용까지는 못하고 있다"고 토로했다.
또한 고성능 AI 반도체를 위해 메모리반도체의 중요성도 강조했다. 윤 대표는 "AI 반도는 계산뿐만 아니라 메모리도 중요하다"면서 "우리나라의 NPU와 삼성전자의 HBM(고대역폭메모리)이 함께 돌아갈 수 있다면 최고의 레퍼런스가 되지 않을까 한다"고 말했다.
