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모바일 온-디바이스 AI, 스마트폰 성패 '좌우'


클라우드 없이 스스로 학습 능력 갖춘 AP SoC 역량 필수

[아이뉴스24 김문기기자] 클라우드 접속 없이도 스스로 학습할 수 있는 능력의 여하에 따라 미래 스마트폰의 성패가 좌우될 전망이다. 모바일 온-디바이스 인공지능(AI)으로 불리는 솔루션은 두뇌 역할을 담당하는 모바일AP 시스템온칩(SoC)에 별도 뉴럴프로세싱유닛(NPU)으로 동작한다. 이미 유수의 글로벌 업체들이 이 시장에 도전장을 내민 상태다.

◆ 한계에 도달한 스마트폰, 스스로 문을 박차다

시장조사업체 카운터포인트리서치의 최근 보고서에 따르면 AI칩을 탑재한 스마트폰의 점유율은 올해 3% 수준으로 내년 16%, 2019년에는 26%를 넘어 2020년에는 35%까지 올라설 전망이다. 판매량은 6억대 이상을 기록한다.

스마트폰에 AI 솔루션을 적용하기 위한 노력은 과거에도 지속된 바 있다. 대부분 이미 탑재된 하드웨어 리소스를 통해 소프트웨어 알고리즘으로 동작했다. AI를 높은 컴퓨팅 파워뿐만 아니라 방대한 빅데이터를 수집하거나 분석해야 했다. 이러한 데이터는 네크워크를 통해 각 서버의 클라우드에 저장됐다. 제한된 폼팩터에 한정된 컴퓨팅 능력을 갖춘 스마트폰은 이 곳에 접속해 AI를 실현했다고 볼 수 있다.

최근 부상한 음성인식 기반 AI 서비스도 네트워크에 연결돼 역할을 수행한다. 애플의 시리나 삼성전자 빅스비, 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트 등이 대표적이다.

스마트폰 내 위치한 하드웨어 일부를 응용하는 방식도 연구 개발됐다. 퀄컴은 NPU 대신 소프트웨어 알고리즘인 뉴럴프로세싱엔진(NPE)를 스냅드래곤에 적용시켯다. 상황에 맞게 스냅드래곤 내 자원을 활용할 수 있도록 했다. 일종의 이기종 아키텍처다. AI를 실현하기 위해 CPU와 GPU, DSP 등 각각의 작업을 효율적으로 전달해 결과를 도출해 준다.

ARM은 AI에 특화된 다이나미크 기술 기반 차세대 코어 A75와 A55를 공개하기도 했다. 내년 스마트폰 모바일AP에 두루 쓰일 것으로 기대된다.

하지만 이러한 방식은 스마트폰 중심의 AI는 아니다. 클라우드에 연결해 운용되는 AI는 보안에 구멍이 뚫리는 순간 치명적인 피해가 야기된다.

난단 나얌팔리 ARM 컴퓨트 프로덕트 그룹 총괄은 "ARM은 AI에 대한 컴퓨팅 경험과 기타 인간과 유사한 컴퓨팅 경험을 근본적으로 재구성할 책임이 있다. 이를 위해 ARM은 네트워크 종단의 컴퓨팅과 클라우드 사이에 보다 빠르고 효율적이면서 안전한 분산 지능을 실현해야 한다"고 말했다.

ARM의 설문조사에 따르면 전세계 소비자의 85%가 AI 보안에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났다. AI의 개인정보보호에 대한 신뢰를 심어주기 위해서 단말기에서 개인데이터를 더 많이 처리하고 저장해야 한다는 중요 지표가 필요하다는 입장이다.

심보일 삼성전자 메모리사업부 책임연구원은 지난 7월 열린 제덱 모바일&IoT 포럼 2017에서 "스마트폰 등 개인용 디바이스의 경우 개인적 정보들이 생성되는데 이렇게 되면 보안문제가 중요하다. 누구도 개인데이터를 서버로 보내고 싶어하지 않는다. 서버가 해킹을 당하면 끔찍한 일이 발생하기에 시큐리티도 중요하다"고 지적했다.

기존 하드웨어 자원을 활용하는 AI 또한 효율성이 떨어진다. CPU나, GPU, DSP, ISP 등은 그들의 역할이 명확하다. 자신이 수행하지 않은 새로운 업무에 투입된다면 성능이 낮아지는 것은 자명하다.

김일산 삼성전자 시스템LSI 제품기획 담당 수석은 “딥러닝을 CPU로 진행하면 효율성이 떨어진다. 기존 CPU가 100으로 일했다면, 딥러닝으로 가면 5정도로 떨어진다. GPU의 경우 약간 나을 뿐이다. 딥러닝을 처리하는 칩을 넣는 것이 대세가 될 것”이라고 전망했다.

즉, 모바일AP 업체와 스마트폰 제조업체들이 별도 전용 NPU를 장착시키려 하는 이유는 크게 연산 속도를 높이고, 보안을 보다 강화하는 한편, 전력효율을 높이기 위함이다.

◆ 모바일 온-디바이스 AI 첫발 내민 '애플·화웨이'

NPU를 모바일AP에 별도 장착했다고 해서 끝은 아니다. NPU가 추가 집적됐다는 것은 곧 비용이 추가됐다는 것이고, 소비자를 이를 지불해야 한다. 즉, 지불한 만큼의 서비스 혜택을 받아야 한다. 스마트폰의 NPU 적용은 곧 스마트폰 AI로 무엇을 할 수 있는가까지 이어져야 한다.

현재까지 모바일 온-디바이스 AI를 실현한 곳은 애플과 화웨이다. 애플은 A11 바이오닉 AP에, 화웨이는 하이실리콘의 기린970 AP를 통해 NPU를 추가 장착시켰다.

애플은 A11 바이오닉에 적용한 뉴럴엔진칩을 통해 하드웨어와 소프트웨어 모두에서 작동될 수 있도록 설계했다. 뉴럴엔진 AI칩은 듀얼코어 디자인으로 1초에 6천억번 이상을 연산할 수 있다. 실시간 프로세싱이 가능한 수준이다. 애플 아이폰8과 아이폰8 플러스, 아이폰X에 적용됐다.

이 AI칩은 머신러닝 알로리즘 설계 및 페이스ID, 애니모지 등 기타 기능을 좀 더 수월하게 사용할 수 있도록 돕는다. 특수제작되는 머신러닝과 증강현실(AR) 앱, 몰입현 3D 게임 진행에도 관여한다.

애플은 CPU와 GPU를 자체 설계하고 있다. 모바일 운영체제인 iOS도 독자 모델이다. 이미지시그널프로세서(ISP)도 자체 설계한다. 올해는 2세대 모델이 적용됐다. AI칩과 함께 쓰여 후보정 측면에서 도움을 준다. 특히 어두운 상황인 저조도 촬영을 기존보다 더 향상시켰다. 인물과 움직임, 조명상태 등 장면을 이루는 여러 요소들을 감지해낸다. 더 빨라진 오토포커스와 향상된 HDR 사진 촬영 성능을 제공한다.

화웨이는 기린970에 NPU를 적용하면서 인공지능을 위한 하이AI(HiAI) 모바일 컴퓨팅 아키텍처를 포함시켰다. 화웨이 EMUI 8.0 플랫폼도 이를 지원할 수 있게 설계됐다. 이미지 인식과 음성 상호 작용, 지능형 카메라 및 기타 기능을 향상시키는데 기여한다.

화웨이 듀얼 프로세서 ISP와 함께 쓰여 실시간 분석 촬영과 피사체 식별, 객체의 특성과 속성에 따라 자동으로 매개변수가 조정되는 지능적 알고리즘을 사용할 수 있다. 카메라가 스스로 최적의 설정값을 찾아내 탁월한 결과물을 내준다. 위상 초점, 레이저 초점, 딥 포커스, 콘트라스트 초점 등 포인원(4-in-1) 초점 모드에도 AI칩이 작동된다. 빠른 실시간 작동 및 광학이미지보정(OIS) 능력도 향상시킨다.

EMUI 8.0과 다양한 기능을 수행한다. 대표적으로 AI 번역 기능을 제공한다. 실시간 대화형 번역 및 지식 번역을 구현한다. 음성 변환에도 도움을 받는다.

◆ 삼성·퀄컴·인텔, AI 고도화 '집중'

NPU칩을 도입하지 않은 모바일AP 업체들도 시장 진출을 위해 노력을 경주하고 있다. 퀄컴은 지난 21일(현지시간) 인공지능 자회사인 중국 센스타임과 협력 계획을 발표했다. 센스타임의 머신러닝 모델 및 AI 알고리즘을 프리미엄 스냅드래곤 AI에 활용하겠다는 전략이다. 모바일 온-디바이스 AI를 통해 카메라 기반 이미지 처리와 같은 분야에서 향상된 성능을 발휘할 것으로 기대된다.

리 우 센스타임 CEO는 "인공지능 생태계를 개발하기 위해서는 여러 산업분야 선수들의 노력이 필요하다. 센스타임과 퀄컴은 전략적 협력을 통해 퀄컴칩셋을 통해 디바이스의 지능을 한층 더 발전시킬 수 있다. 우리의 전략적 협력은 전체 AI 생태계에 전환점이 될 것"이라고 말했다.

퀄컴은 이미지 분야와 자연어 처리 분야에서 AI 사용 사례를 가속화하기 위해 스냅드래곤 플랫폼을 최적화하는데 주력하고 있다. 센스타임이 인공지능과 관련한 응용분야에서 선도적인 회사로 깊이있는 학습 알고리즘을 구현하는데 핵심 역할을 해줄 것으로 기대하고 있다.

센스타임은 퀄컴뿐만 아니라 엔비디아와 차이나모바일, 유니온페이, 화웨이, 샤오미, 오포, 비보, 웨이보 등과 협력하고 있다. 중국 내 베이징과 심천, 상하이, 청두, 항저우, 홍콩뿐만 아니라 일본 교토 및 도쿄에 사무소를 두고 있다.

인텔은 최근 자체 학습이 가능한 모바일 온-디바이스 AI칩인 코드명 로이히(Loihi)를 발표했다. 13만개의 뉴런과 1억3천만개의 시냅스로 구성된 로이히는 인텔의 14나노미터 공정으로 생산된다. 내년 상반기 AI 발전에 초점을 둔 선도 대학 및 연구 기관에 테스트칩이 활용될 계획이다.

마이클 메이베리 인텔 랩 부사장은 "고도의 다이나믹하고 구조화되지 않은 자연스러운 데이터의 수집, 분석 및 의사 결정에 대한 필요성이 증가하면서 고전적인 CPU 및 GPU 아키텍처를 능가하는 컴퓨팅에 대한 수요가 증가하고 있다"며, "우리는 인공지능 초기 단계에 있다고 생각하며, 로이히와 같은 더 많은 아키텍처와 방법이 계속 AI에 대한 기준을 높이는 신흥 기술로 부상할 것"이라고 설명했다.

인텔은 무인기와 로보틱스, 스마트 등을 포함한 비전프로세싱유닛(VPU)에도 뉴럴프로세싱엔진(NPE)를 실현하는 칩을 적용했다. 모비디우스를 통해 미리어드X VPU가 공개된 상태다. 이미징과 시각 처리 및 심층 학습 추론을 실시간으로 수행한다.

이러한 비슷한 사례로 구글을 꼽을 수있다. 구글은 2세대 픽셀2에 별도 비주얼코어를 적용해놨다. 8개의 코어로 이뤄진 이미지처리 유닛으로 전용 메모리를 사용하는 프로그래머블 칩이다. 현재는 잠들어있지만 구글 안드로이드 8.1 업그레이드를 통해 기지개를 편다. 머신러닝 소프트웨어와 함께 쓰이는 하드웨어칩이다.

삼성전자도 차기 엑시노스 모바일AP에 모바일 온-디바이스 AI를 실현하는 NPU를 적용할 것으로 예상된다. 삼성종합기술원을 통해서도 R&D를 진행하는 한편, 해외로 눈을 돌려 유수한 스타트업을 발굴해 지분 투자 및 인수에 나서고 있다.

대표적으로 미국 AI 플랫폼업체인 비브랩스를 인수하고, 영국 AI 스타트업 그래프코어에 지분을 투자했다. 최근에는 중국에 떠오르는 AI 스타트업인 디파이테크 투자에 나선 것으로 추정된다.

김문기기자 moon@inews24.com






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