이세돌과 알파고의 바둑대국 이후 인공지능에 관심이 쏠리고 있다. 인공지능은 인간과 유사하게 사고하는 컴퓨터 지능을 일컫는 개념이다. 컴퓨터가 스스로 학습해 성능을 향상시키는 ‘머신러닝’과 알파고처럼 인간의 신경세포인 뉴런의 작동원리를 기반으로 한 학습방법인 ‘딥러닝’이 주류를 이룬다.

이런 인공지능 기술의 꼭지점에는 ‘반도체산업’이 자리한다. 인공지능의 실체가 사실 반도체인 이유에서다. 알파고도 다르지 않다. 알파고는 최고 사양의 기업용 서버 300대를 결합해 만들어졌으며, 100만 개가 넘는 반도체가 탑재돼 있는 것으로 알려졌다. 최고 사양의 서버 1대엔 두뇌 격인 중앙처리장치(CPU) 4개와 이를 지원하는 D램 모듈 48개가 탑재된다. 알파고에는 923테라바이트 용량의 모듈이 들어간 것으로 추정된다. 현재 고사양 서버에 들어가는 주력 D램인 20나노미터급 8기가비트 DDR4로 나눠 계산하면 모두 92만3136개의 D램이 쓰인 셈이다. 각 서버에 에러를 대비해 D램 모듈이 하나씩 더 탑재되는 것까지 감안하면 103만8000개가 들어간 것으로 추정된다. 이에 따라 알파고에 탑재된 반도체는 CPU 1202개와 이를 돕는 D램 103만8000개, 그래픽을 담당하는 그래픽처리장치(GPU) 176개와 그래픽 D램 1408개, 낸드플래시 메모리 1만9232개 등 총 106만개 이상의 반도체가 쓰인 것으로 관측된다.

현재 반도체 업계에서는 딥러닝과 관련, 병렬연산에 특화된 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 활용하는 수요가 증가하고 있다. 또 GPU나 CPU 외에도 D램, 낸드플래시 등 메모리 반도체나 이미지센서 등 비메모리 반도체에 대한 수요 증가도 기대된다. 딥 러닝을 위해서는 데이터를 저장하고 연산, 출력하는데 필요한 메모리 반도체와 이미지를 인식, 분석하는 데 필요한 비메모리 반도체의 역할이 중요해지고 있어 ‘원칩’에 대한 가능성도 점쳐진다.

※ 해당 기사는 유료콘텐트로 [ 온라인 유료회원 ] 서비스를 통해 이용하실 수 있습니다.