이와 관련해 양사는 16일 서울 삼성동 그랜드인터콘티넨탈호텔에서 기자간담회를 열고 ‘킨텍스(Kintex) 울트라스케일(UltraScale)’ FPGA가 음성인식 플랫폼인 ‘누구(NUGU)’의 자동 음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR)에 사용된다고 밝혔다.

SK텔레콤이 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU) 대신 FPGA를 사용한 이유는 효율 때문이다. GPU와 비교했을 때 최대 5배 이상의 성능, 그리고 16배 이상 높아진 와트(W)당 성능을 냈다는 것. 국내 데이터센터에서 FPGA 기반 가속기 사용은 이번이 처음이다.

물론 면에서 FPGA가 유리한 것은 아니다. 일정 시점이 지나면 ‘주문형반도체(ASIC)’와 같은 제품이 더 나을 수 있기 때문이다. FPGA가 설계를 입맛대로 바꿀 수 있고 그만큼 유연성과 최적화에 유리하다지만, 그만큼의 비용과 인력은 물론이고 시간이 있어야 한다.

아래는 자일링스 AI 솔루션 부문 라민 론 부사장과 SK텔레콤 소프트웨어기술원장 이강원 상무와의 일문일답.

- AI 가속기에서 FPGA가 ASIC를 비교하면

▲<이강원 상무> FPGA 이후 ASIC로 넘어가더라도(일반적) AI라는 분야의 특성이 기술이 발전이 매우 빠르다. 여기에 FPGA의 장점이 있다. (물론) 어느 정도 기술이 발전하다가 일정 수준이면 ASIC로 갈아타는 것이 좋을 수 있다. 기술적인 부분이 아니라 사업적인 부분을 고려해야 한다. 주문형 칩은 투자비용이 많이 들고 규모 대비 이득이 있어야 한다. 이런 부분을 잘 준비하려고 한다.

- 지난 6월에 발표한 누구 AI 가속기가 이 제품인가?

▲<이강원 원장> 6월에 발표한 것과 같은 내용이다. 오늘은 조금 더 심도 있게 설명하는 자리다. 6월부터 적용했다.

- 자일링스가 AI 사업에 적극적인 모습인데?

▲<라민 론 부사장> 규모가 큰 기업(구글, 알리바바, 바이두 등)의 데이터센터는 자체적으로 AI 칩을 개발해 만들어 쓴다. 하지만 신경망처리장치(NPU) 버전이 계속해서 달라지고 있다. 구글만 해도 이미지 처리용 버전이 5가지나 된다. 버전이 바뀌면 다른 애플리케이션을 쓰지 못한다. 이들 업체가 계속해서 서버를 업그레이드 하는 이유다.

- 양사의 협력은 언제부터 시작했으며 사업적인 측면에서 이득이 있나?

▲<이강원 원장> 2년 정도 됐다. 모든 기술 개발을 투자자본수익률(ROI)로만 생각하지 않는다. 비용절감은 이후(FPGA 사업화)에 진행된다. AI 트레이닝은 여전히 GPU가 담당하고 추론작업은 FPGA가 활용된다. 대량으로 사용하면 비용절감이 (그만큼) 된다.

<이수환 기자>shulee@ddaily.co.kr