인공지능 덕분에 반도체 산업이 빠르게 변화하고 있습니다.

이번 컨퍼런스에서는 AI와 반도체가 미래 디지털 경제 의 핵심이라는 의견이 힘을 얻었습니다. 특히 "AI"와 "반도체"라는 두 요소는 서로 밀접하게 연관되어 있습니다. 특히 AI는 반도체 제조 공정 자동화, 제품 결함 예측 및 감지, 생산 품질 및 효율성 향상에 기여합니다.

아이토매틱(Aitomatic)의 CEO인 크리스토퍼 응우옌(Christopher Nguyen) 씨는 예를 들어 2030년까지 일부 제조 공장, 특히 첨단 제조 시설은 더욱 엄격한 기준을 요구하게 될 것이라고 말했습니다. 예를 들어, 플라즈마 처리 공정에서는 연료 직경, 압력, 온도 등 수십 가지 요소를 고려하여 거의 절대적인 정확도를 확보해야 합니다. AI는 이러한 정확도 확보에 기여할 것입니다.

"AI는 반도체 없이는 발전할 수 없습니다. 반대로 반도체 산업은 AI의 발전 덕분에 빠르게 변화하고 있습니다. 서로가 서로를 밀어주는 공생 관계입니다."라고 그는 말했습니다.

Aitomatic의 CEO인 크리스토퍼 응우옌 씨가 워크숍에서 연설했습니다.

전반적인 기술 전망에 대해 크리스토퍼 응우옌 씨는 무어의 법칙을 인용하며 AI와 반도체의 발전 속도가 매우 빠르다고 단언했습니다. 마이크로프로세서 기술은 18개월마다 상당한 발전을 이루고 있습니다.

시장 측면에서는 전 세계적 으로 AI 처리 칩 수요가 급증할 것으로 예상되며, 특히 괄목할 만한 성장세를 보이고 있습니다. 미국, 중국, 일본, 한국 등 주요 국가들이 이 분야에 대한 투자를 확대하고 있으며, 기술 선도국 간의 경쟁도 매우 치열합니다.

칩 제조 분야에서 구글의 선임 연구원 인 안나 골디(Anna Goldie)는 AI 컴퓨팅 요구가 기하급수적으로 증가하는 반면, 하드웨어 성능은 이를 따라가지 못해 격차가 커지고 있다고 언급했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 칩 설계 방식인 알파칩(AlphaChip)과 같은 새로운 AI 기술이 도입되었습니다. 그녀는 AI 적용 덕분에 칩 설계 프로세스가 획기적으로 가속화되고 비용 절감 및 성능 최적화에도 도움이 된다고 설명했습니다.

"AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 칩 설계 주기를 단축하고, 알고리즘을 개선하고, 데이터를 최대한 활용해야 합니다. 앞으로 AI는 하드웨어 개선뿐만 아니라 의료, 금융, 산업 제조 등 여러 분야에서 획기적인 발전을 이루는 데 기여할 것입니다."라고 안나 골디 씨는 말했습니다.

특히, 안나 골디 씨는 AI를 활용하여 칩 내 부품 레이아웃을 최적화하는 알파칩(AlphaChip) 방식을 소개했습니다. 이를 통해 지연 시간 단축, 전력 절감, 생산 공간 최적화에 기여합니다. AI는 칩 설계 시간을 단축하고 제품 성능을 향상시켜 칩 설계 프로세스를 개선할 수 있습니다. 알파칩은 최신 세대의 구글 TPU에 적용되어 기존 설계 방식 대비 상당한 효율성을 제공합니다.

워릭 대학교의 쩐 탄 롱 교수는 AI와 반도체 기술의 잠재력을 높이기 위한 전 세계적 노력에 대해 자세히 설명했습니다. 예를 들어, 그는 메모리 저장소와 베이지안 이론을 활용하여 인공지능(AI)의 성능과 확장성을 개선하는 방법을 언급했습니다. 메모리 저장소는 AI가 정보를 오랫동안 기억하고 과거 데이터를 활용하여 의사 결정을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

롱 씨는 "베이지안 이론은 AI가 새로운 데이터를 기반으로 예측 확률을 조정하여 시스템이 더 빠르고 효율적으로 학습하도록 돕습니다. 이러한 조합은 높은 정확도를 유지하면서도 계산 리소스 요구 사항을 줄입니다."라고 말했습니다.

또한, 이러한 접근 방식은 의료, 산업 제조, 자동화 등의 분야에서 AI가 더욱 원활하게 작동하도록 지원합니다. 특히 AI는 대규모 데이터 센터에 지나치게 의존하지 않고도 데이터를 더 효율적으로 처리하여 비용과 자원을 절감할 수 있습니다. 결과적으로 시스템은 막대한 양의 데이터 없이도 더욱 스마트하고 효율적이며 자가 조정이 가능합니다.

Google DeepMind의 응안 부(Ngan Vu) 씨는 회로 신경망을 사용하여 효율적인 논리 회로 설계를 구축하는 연구 방향을 소개합니다. 그녀의 전문가 팀은 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 기타 최적화 기법을 적용하여 아이디어 단계에서 실제 제품 단계까지 회로 설계 주기를 단축하는 것을 목표로 합니다.

주요 과제 중 하나는 회로의 정확도와 성능 간의 균형을 맞춰 설계가 정확하게 작동할 뿐만 아니라 자원도 절약하도록 하는 것입니다. 그러나 AI 소프트웨어와 하드웨어 간의 격차를 줄일 수 있다면 반도체 산업에 많은 새로운 기회가 열릴 것입니다. 응안 부 씨는 "회로 설계에 AI를 적용하면 반도체 산업의 운영 방식이 변화하여 개발 프로세스가 가속화되고 더욱 최적화된 설계가 가능해질 것입니다."라고 말했습니다.