제이슨 콩 UCLA 공대 컴퓨터학과 교수는 29일 제주 롯데호텔제주에서 열린 대한전자공학회 ‘2023 하계종합학술대회’에서 ‘집적회로(IC·반도체 칩) 설계 자동화는 가능한가’라는 주제로 기조강연을 펼치기 앞서 청중에 “챗GPT를 써본 사람이 있느냐”는 질문을 던졌다. 많은 이들이 손을 들자 “우리는 챗GPT가 나오기 전인 2~3년 전부터 반도체칩 설계 자동화에 대해 연구했다”고 했다.
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IC 디자이너가 충분하지 않다는 점도 문제점으로 꼽았다. 그는 “현재 미국 내 소프트웨어 개발자와 컴퓨터 하드웨어 엔지니어는 각 184만7900명, 6만6200명으로 많지 않다”며 “딥러닝도 IC 설계 자동화에 최적의 방법은 아니다”라며 설계 자동화 연구를 진행 중이라고 했다.
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반도체의 커스터마이징은 AI 개발이 활성화하며 보다 적합한 반도체에 대한 수요가 늘고 있으며 이에 따라 칩 배열을 설정할 수 있는 것을 뜻한다. 대표 제품으로 콩 교수가 장기간 연구해 온 FPGA(프로그래밍 가능 반도체) 등이 있다. FPGA는 그래픽처리장치(GPU) 등 사용에서 발생하는 비용적, 기술적 한계를 개선할 수 있어 GPU 대안으로 떠오르며 로봇 등에 사용되고 있다.
앞서 미국 반도체 기업인 AMD는 생성형 AI 사업을 강화하기 위해 FPGA 전문 반도체제조사인 자일링스를 인수한 바 있다. 콩 교수의 연구그룹 및 창업체로는 자일링스와 글로벌 IP(설계자산) 기업인 시높시스의 일부가 된 오토ESL·마그마 등이 있다. 업계 관계자는 “콩 교수는 FPGA 분야에서 30년간 연구를 이어온 리딩 학자”라며 “국내 학술대회에서 이같은 연구 발표를 진행한 것은 매우 이례적”이라고 평가했다.
AI 반도체 산업 확대로 국내에서도 시장 참여가 활발하다. 삼성전자는 최근 네이버와 AI 반도체 솔루션 개발을 위한 협업을 발표했다. 사피온, 리벨리온, 딥엑스, 오픈엣지테크놀로지 등 국내 팹리스도 AI 반도체 시장에 뛰어들었다. 시장조사기관 가트너는 AI 반도체 시장규모가 지난해 360억 달러에서 2025년에는 770억 달러로 성장할 것이라고 내다봤다.
한편 이번 학술대회에는 삼성전자, SK하이닉스, 현대모비스 등 기업과 석학 2000여명이 참여했다.