◇뉴스요약

딥엑스 13일 AI 반도체 개발 기업 중 세계 최초로 첫 제품을 4개의 솔루션으로 동시에 출시하며 본격적인 진출을 위한 준비를 한다고 밝혔다. 딥엑스 관계자는 "데이터 처리량이 적은 초소형 센서 디바이스부터 최고 성능의 AI 알고리즘 연산을 요구하는 자율주행차, 인공지능 서버까지 진화하는 AI 생태계에 맞춰 체급별 AI 연산 성능과 다양한 기능 조합을 선보일 예정"이라고 말했다. 딥엑스는 국내 최초 엣지 응용을 위한 인공지능 기술 및 신경망 처리장치(NPU)를 개발하는 회사이다. 딥엑스 관계자는 "NPU의 경량화와 전력 효율성 고도화 측면에서 확실한 강점이 있으며, 고성능, 저전력, 저비용의 임베디드 인공지능 솔루션 제공을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

[창업일보 = 김부경 기자]

딥엑스가 AI 반도체 개발 기업 중 세계 최초로 첫 제품을 4개의 솔루션으로 동시에 출시하며 본격적인 진출을 위한 출사표를 낸다.

딥엑스는 13일 데이터 처리량이 적은 초소형 센서 디바이스부터 최고 성능의 AI 알고리즘 연산을 요구하는 자율주행차, 인공지능 서버까지 진화하는 AI 생태계에 맞춰 체급별 AI 연산 성능과 다양한 기능 조합을 선보일 방침이라고 밝혔다. 

딥엑스 관계자는 "주요 제품인 ‘딥엑스 시리즈’는 독자 개발한 NPU 기반 시스템온칩으로, AI 소프트웨어과 하드웨어의 핵심기술을 상호 동시 최적화해 세계 최고 수준의 전성비를 유지하면서 자사 NPU에  포팅된 최신 AI 알고리즘의 인공지능 정확도는 GPU 수준으로 유지하는 점이 특징이다. 낮은 전력 소모를 가지고 높은 AI 연산처리 성능을 제공하는 인공지능 응용을 위한 시스템 반도체"라고 설명했다.

그는 "올해 하반기부터 선보이는 딥엑스 시리즈는 응용 분야가 요구하는 AI 연산 성능의 수준과 기능에 따라서 제품군이 DX-L1, DX-L2, DX-M1, DX-H1 총 4가지 솔루션으로 구성되고 삼성 파운드리의 5nm, 14nm, 28nm 공정을 사용해 제작된다. 이 솔루션은 딥러닝 기반 객체 인식, 얼굴 인식, 음성 인식, 이미지 분류, 화질 개선 등의 인공지능 알고리즘 연산 처리를 지원한다. 초소형 센서 기기를 위한 0.1 TOPS(TOPS는 초당 조 횟수의 AI 산술연산 처리 단위)에서 인공지능 서버를 위한 30 POPS(POPS는 초당 경 횟수의 AI 산술 연산처리 단위)까지 범위를 확장할 수 있다"고 말했다. 

그는 "딥엑스의 NPU 기술은 다섯 가지 핵심 목표를 가지고 있다. 첫 번째는 연산 처리 전성비, 1와트 전력 소모당 AI 산술연산 횟수를 의미하는 ‘TOPS/W’를 높이는 것이다. 딥엑스는 삼성 파운드리 5nm 공정에서 제조되는 DX-M1 칩을 통해 9 TOPS/W 이상임을 입증하고자 한다"고 밝혔다. 

딥엑스에 따르면 실효 연산 성능 효율, 즉 IPS/TOPS(초당 1조회 AI 산술 연산 처리 성능을 사용하면 최대 몇 회의 인공지능 추론 연산을 처리하는가)이다. 인텔, 퀄컴, 엔비디아, Mythic, Hailo 등과 같은 글로벌 AI 반도체 기업들이 공통적으로 성능을 공개하는 Resnet-50 모델을 기준으로 딥엑스의 NPU가 IPS/TOPS 지표에서 최상위에 위치함을 확인했다. 

세 번째는 NPU에 구현되는 인공지능의 정확도를 높이는 것이다. 현재 최신 AI 알고리즘을 지원하는 NPU 기술이 드물고 한 글로벌 기업의 NPU는 최신 객체 인식 DNN 알고리즘을 지원한다고 하더라도, 인공지능 정확도에서 GPU 대비 4~5%(mAP 기준) 정도의 객체 인식률 저하를 보이고 있다. 이에 반해, 딥엑스는 최대 0.4% 정도만 저하되거나 오히려 0.2% 향상된 결과를 입증했다. 최근 복수의 고객사가 직접 개발한 AI 알고리즘을 딥엑스 NPU에 포팅하였더니 GPU 보다 정확도가 상승한 것을 확인했다고 밝혔다. 

네 번째는 더 똑똑하고, 더 연산량이 가볍게 진화하는 최신 인공지능 알고리즘을 연산 지원하는 것이다. 최신 객체 인식 알고리즘인 Yolov5도 지원되는 NPU가 드문 상황에서, 딥엑스는 Yolov5 뿐만 아니라 작년 7월에 Archive에 공개된 YoloX를 작년말 세계 최초로 포팅하여 실시간 데모를 했고, AI 정확도가 GPU보다 0.1% 상승하는 결과도 입증했다. 마지막으로 소프트웨어와 하드웨어를 연동하는 SW 프레임워크의 체계를 혁신하는 것이다. 딥엑스는 NPU의 SDK인 DX-NNTM 올해 하반기 공식 출시할 예정이다.

딥엑스 김녹원 대표는 “프로세서에서 연산 성능을 끌어올리려면 전성비 기술이 핵심이다. 전성비 기술이 없는 상태에서 성능을 끌어 올리면 과도한 전력 소모와 이로 인한 안정성에 문제를 야기하는 과열을 피할 수 없기 때문이다. 모바일뿐만 아니라 서버에서도 이런 전성비 기술이 필수가 되고 있다. 전성비를 핵심 목표로 기술 개발을 하는 회사는 현재 전세계적으로 애플 실리콘과 딥엑스 뿐”이라며 “진보적인 전성비 기술을 획득한 회사들이 미래 실리콘 비지니스를 주도할 것”이라고 설명했다.

딥엑스 NPU가 우수성을 갖게 된 바탕에는 끊임없이 원천기술을 개발하여 접목시킨 노력이 있다. 창업한지 4년만에 AI 반도체 관련 20~30가지의 혁신적인 원천기술을 개발했고 이에 대한 100건 이상의 원천 특허도 획득했다. 딥엑스는 내년 안에 ARM보다 더 많은 특허를 확보하여 NPU 분야 특허 보유량에서도 세계 최고 수준에 도전할 계획이다. 

딥엑스 시리즈는 현재 스마트 센서, AMR, ICT 인프라, 자동차 부품, 센서 모듈, 공장 자동화 분야, 완성차, AI 서버 등 20여 개의 글로벌 기업들에 뜨거운 관심을 받으며 PoC(검증 단계)를 진행 중이다. 최근 여러 고객사가 자신들이 개발한 상용 인공지능 알고리즘을 딥엑스 NPU에 포팅한 결과, 인공지능 정확도가 GPU에서 개발된 알고리즘 원본보다 향상된 것을 확인했다. 딥엑스와 고객사들은 보다 정확한 실증을 위해 딥엑스 시리즈가 출시되는 올해 말을 기다리고 있다.

딥엑스는 앞으로 서버 안에만 갇혀 있던 AI 연산 처리를 웨어러블, 집 안, 자동차 안, 엣지  서버 등의 일상생활 반경으로 끌어와 ‘도처에 존재하는 AI(Pervasive AI 또는 Ubiquitous AI)’를 실현하는데 기여할 것이다. 딥엑스 김녹원 대표는 “앞으로 엣지 NPU와 서버 NPU 간의 상호 연동의 효율을 극대화하는 기술의 가치가 높을 것으로 예상하며 각종 온디바이스 NPU 뿐만 아니라 서버 NPU까지 기술 개발을 지속하겠다“라고 설명했다.