'반도체 권위자' 제이슨 콩 "칩 설계 자동화로 비욘드 무어·AI 발전"

[서귀포(제주)=이데일리 최영지 기자] “인공지능(AI) 반도체 등 반도체칩 설계의 자동화 연구 통해 ‘비욘드 무어’는 물론 AI 시장을 키울 수 있습니다.”

제이슨 콩 UCLA 공대 컴퓨터학과 교수는 29일 제주 롯데호텔제주에서 열린 대한전자공학회 ‘2023 하계종합학술대회’에서 ‘집적회로(IC·반도체 칩) 설계 자동화는 가능한가’라는 주제로 기조강연을 펼치기 앞서 청중에 “챗GPT를 써본 사람이 있느냐”는 질문을 던졌다. 많은 이들이 손을 들자 “우리는 챗GPT가 나오기 전인 2~3년 전부터 반도체칩 설계 자동화에 대해 연구했다”고 했다.

제이슨 콩 UCLA 공대 컴퓨터학과 교수가 29일 대한전자공학회가 개최한 2023 하계종합학술대회에서 기조연사로 나서 ‘집적회로(IC·반도체 칩) 설계 자동화는 가능한가’를 주제로 발표하는 모습. (사진=최영지 기자)

그는 반도체 칩의 설계 자동화가 왜 필요한지에 대해 고민해야 한다며 “삼성전자와 인텔, 브로드컴 등 대기업들은 매일 반도체를 설계, 생산하고 전 세계 사용자들이 이를 구매한다”면서도 “2010년 이후 단일칩의 미세공정을 빈번하게 개발하지 못했고 성능 개선도 충분하지 않다”고 분석했다. 미세공정을 토대로 생산되는 반도체칩 성능이 2년마다 2배로 늘어난다는 ‘무어의 법칙’이 2010년 이후 20nm(나노) 이하 공정부터 적용되지 않는다는 해석이다.

IC 디자이너가 충분하지 않다는 점도 문제점으로 꼽았다. 그는 “현재 미국 내 소프트웨어 개발자와 컴퓨터 하드웨어 엔지니어는 각 184만7900명, 6만6200명으로 많지 않다”며 “딥러닝도 IC 설계 자동화에 최적의 방법은 아니다”라며 설계 자동화 연구를 진행 중이라고 했다.

또 미세공정 한계를 극복하기 위한 대안으로 커스터마이징 반도체를 언급했다. 시장이 커지고 있는 AI 반도체 분야에서도 이 수요가 늘어나고 있다며 구글이 발표한 AI 기반의 프로세서인 텐서 프로세싱 유닛(TPU)을 사례로 소개했다.

반도체의 커스터마이징은 AI 개발이 활성화하며 보다 적합한 반도체에 대한 수요가 늘고 있으며 이에 따라 칩 배열을 설정할 수 있는 것을 뜻한다. 대표 제품으로 콩 교수가 장기간 연구해 온 FPGA(프로그래밍 가능 반도체) 등이 있다. FPGA는 그래픽처리장치(GPU) 등 사용에서 발생하는 비용적, 기술적 한계를 개선할 수 있어 GPU 대안으로 떠오르며 로봇 등에 사용되고 있다.

앞서 미국 반도체 기업인 AMD는 생성형 AI 사업을 강화하기 위해 FPGA 전문 반도체제조사인 자일링스를 인수한 바 있다. 콩 교수의 연구그룹 및 창업체로는 자일링스와 글로벌 IP(설계자산) 기업인 시높시스의 일부가 된 오토ESL·마그마 등이 있다. 업계 관계자는 “콩 교수는 FPGA 분야에서 30년간 연구를 이어온 리딩 학자”라며 “국내 학술대회에서 이같은 연구 발표를 진행한 것은 매우 이례적”이라고 평가했다.

콩 교수는 강연을 마친 후 ‘한국 기업이 엔비디아가 독점하고 있는 AI용 GPU 시장에 변화를 불러올 수 있는지’를 묻는 기자 질문에 “엔비디아나 AMD는 팹이 없지만 삼성전자와 SK하이닉스는 팹이 있으니 충분히 현재 시장을 뒤바꿀 수 있다”고 했다. 이어 “특히 삼성전자는 빅테크 및 교수 등 칩이 필요한 오픈 마켓을 갖고 있는 셈”이라며 “지금은 누구나 AI 모델 상용화를 위한 패스트 프로세서가 필요하고 삼성전자와 같은 기업에는 여러 가능성이 있다”고 했다.

AI 반도체 산업 확대로 국내에서도 시장 참여가 활발하다. 삼성전자는 최근 네이버와 AI 반도체 솔루션 개발을 위한 협업을 발표했다. 사피온, 리벨리온, 딥엑스, 오픈엣지테크놀로지 등 국내 팹리스도 AI 반도체 시장에 뛰어들었다. 시장조사기관 가트너는 AI 반도체 시장규모가 지난해 360억 달러에서 2025년에는 770억 달러로 성장할 것이라고 내다봤다.

한편 이번 학술대회에는 삼성전자, SK하이닉스, 현대모비스 등 기업과 석학 2000여명이 참여했다.