젬 데이비스 "미래 산업 핵심은 'AI·머신러닝'... Arm 그 중심에 설 것"
젬 데이비스 "미래 산업 핵심은 'AI·머신러닝'... Arm 그 중심에 설 것"
  • 이광재 기자
  • 승인 2018.11.26 08:44
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젬 데이비스 Arm 머신러닝 사업부 부사장
 
 올해 ICT 산업에서 가장 큰 이슈는 4차 산업혁명 일 것이다. 그 가운데 기업들이 가장 발 빠르게 움직이고 있는 분야가 인공지능(AI)와 머신러닝이다. 이 두 분야는 구글의 알파고와 인간의 대결 이후 기업들의 이 분야에 대한 개발 참여가 들불처럼 번지고 있는 추세다. 여기에는 IBM, 애플, HP, 오라클 등 글로벌 기업 뿐 아니라 삼성·LG 등 국내 대기업은 물론 스타트업 기업까지 가세한 상황이다. 이러한 가운데 소비자 가전, 보안, 저장장치는 물론 서버, 네트워킹 등의 인프라(Infrastructure), IoT, 인공지능(AI) 및 무인자동차에 이르기까지 모든 첨단 디지털 제품의 핵심 기술을 제공하고 있는 Arm이 지난 13일 연례 기술 행사인 ‘Arm 테크 심포지아(Tech Symposia)’를 개최했다. 이번 행사는 ‘Arm 기술로 혁신을 가속화하다(Drive Innovation with Arm Technology)’를 주제로 진행됐다. 본지는 이번 행사에서 Arm의 머신러닝을 소개하기 위해 방한한 젬 데이비스(Jem Davies) Arm 머신러닝 사업부 부사장을 만나 Arm의 기술 비전과 전략을 들어봤다. <편집자 주> 
 
▲ 젬 데이비스 Arm 머신러닝 사업부 부사장 (사진=Arm)     

Q. Arm 테크 심포지아는 어떠한 행사이며 주요 내용은 무엇인가?
 
A. ARM 테크 심포지아 2018은 미래 산업의 핵심 트렌드로 ‘AI’가 자리잡을 것이라는 점을 강조했다. 이에 Arm은 이 자리에서 AI 기반으로 하는 스마트폰의 진화 및 AI에 최적화된 프로세서 ‘NPU’, 그리고 엣지(Edge) 역할을 하는 단말기부터 네트워크 인프라, 인공지능(AI)을 포괄하는 ‘네오버스(Neoverse)’ 플랫폼 로드맵 등을 발표했다.
 
이 가운데 스마트폰의 진화의 경우 과거 애플이 ‘터치(정전식 터치센서의 도입)’ 기술에 기반한 사용자인터페이스(SW환경)로 스마트폰 시장을 개화한 것처럼 앞으로는 스마트폰에 적용된 ‘NPU’가 새로운 혁신을 만들어낼 것이라 점을 이번 행사에서 발표했다.
 
NPU는 AI를 위한 최적화된 전용 프로세서다. 애플이 지난해 출시한 ‘아이폰X’에 업계 최초로 NPU를 내장한 A11 바이오닉 프로세서를 도입한데 이어 화웨이도 올해 출시한 ‘메이트20’에 NPU를 내장한 기린980 프로세서를 선보였다. 삼성전자도 내년 상반기 출시하는 ‘갤럭시S10(가칭)’에 NPU를 내장한 엑시노스9820을 도입할 것으로 보인다.
 
Q. AI와 머신러닝에 대한 각 분야별(HW, SW, 서비스 등) 의견이 분분하다.
 
A. AI는 머신러닝(데이터를 통한 학습)을 기반으로 한 소프트웨어(알고리즘)와 막대한 양의 데이터를 빠르게 처리하는 하드웨어(프로세서)가 결합된 것이라 할 수 있다. 즉 머신러닝은 거대한 AI를 완성시키기 위한 핵심 툴 중 하나라고 할 수 있다.
 
AI는 트레이닝과 실험, 트레이닝과 추론 등으로 분석된 데이터를 활용해 고도화하는 것이라 할 수 있다.
 
Arm은 컴퓨팅의 제5의 물결을 통해 여러 가지 다른 현상을 통합하고 있다. 여기에는 방대한 데이터의 수집, 운반, 분석이 핵심이 된다.
 
IoT 기반의 여러 센서를 통해 데이터를 ‘수집’하는 1단계, 확장 가능한 네트워크와 ‘5G’를 통해 수집한 데이터를 ‘운반’하는 2단계, ‘AI’를 통해 데이터를 ‘분석, 파악’하는 3단계로 나눠질 수 있다. 즉 AI는 향후 일상생활은 물론 기업의 의사결정을 내리는 데 필요불가결한 요소인 것이다. 이러한 AI가 실현되기 위해서는 머신러닝 기술을 통한 지속적인 트레이닝이 가능해야 한다.
 
실제 AI를 활용한 음성인식 기술은 오래전부터 존재해 왔지만 빛을 보기 시작한 건 최근 머신러닝 기술과의 융합 덕분이다. 머신러닝으로 더 효율적인 결과를 얻기 위해선 반드시 엣지단부터 프로그램을 설계해야 한다. 현재 머신러닝은 굉장히 복잡한 중첩 안에 있는 무법지대다.머신러닝 기반의 생태계가 필요로 하는 것은 소프트웨어 기술의 향상, 그리고 소프트웨어의 복잡한 상황을 정리하는 것이다. 
 
Q. Arm의 AI 및 머신러닝 전략은?
 
ARM은 각종 프로세서 설계에 필요한 설계자산(IP)을 제공하는 기업으로 전세계 모바일 프로세서(삼성전자 엑시노스, 퀄컴 스냅드래곤 등)의 90% 이상이 ARM의 IP를 사용한다. 때문에 Arm은 IBM이나 HP, 애플, 오라클 등 하드웨어 적으로나 소프트웨어 적으로 AI를 추진하고 기업들과 경쟁관계가 아닌 상호공존 관계에 있다고 볼 수 있다.
 
오늘날 약 1000억개의 기기가(사물인터넷과 AI을 통해) 서로 연결돼 있고 2022년 이후에는 1000억개의 추가적인 기기가 새로 연결될 것이다. 이처럼 연결된 기기의 약 90%가 ARM의 IP에 기반하고 있는 것이다.
 
실제 ARM은 AI 시대에 대비해 미래 로드맵으로 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 등의 차세대 프로세서 IP와 자율주행차 및 사물인터넷, 머신러닝 플랫폼을 개발해 다양한 기업과 협력하고 있다.
 
대표적으로 비약적인 AI 성능구현이 가능한 머신러닝 플랫폼 ‘ARM 트릴리움(머신러닝 프로세서 등)’을 꼽을 수 있다. 이는 비용효율적이고 고성능의 AI를 위한 소프트웨어(ARM NN 응용프로그램) 및 하드웨어(코어텍스M CPU, 말리 GPU 등)가 통합된 IP로 이에 기반한 칩셋은 초당 4조 이상의 연산수행이 가능한 슈퍼컴퓨터 수준의 성능을 구현할 수 있다.
 
앞으로 1조에 달하는 기기에 AI 기능이 탑재될 것으로 예상되지만 폭발적인 수요 증가에 대비하기 위해서는 엄청난 규모의 투자가 필요하다. 비용효율적인 측면에서 다양한 기기에서 작동할 수 있는 표준화(생태계)가 필요하고 ARM은 이에 가장 적합한 IP를 모두 트릴리움에 반영했다. 
 
Q. ARM 기술 기반으로 1조개의 디바이스를 연결하겠다는 목표를 세웠다. 현재 진행 상황은?
 
우선 1조개의 디바이스를 연결하기 위해서는 1조개의 디바이스가 필요하다. 폭발적으로 진화하게 될 디바이스 성장에 발맞춰 디바이스들이 서로 연결되고 관리할 수 있도록 준비하고 있다.
 
목표를 세운 첫 21년 동안 500억개의 디바이스가 연결됐고 그 후 5년간 그 2배로 또 500억 개의 디바이스를 연결해 2017년에는 1000억개의 디바이스를 선점했다. 2017년 이후 4년간 또 1000억개의 디바이스를 계획하고 있다.
 
소프트뱅크와 ARM의 목표는 2035년까지 1조개의 인스톨드(installed) 디바이스를 연결하는 것이다. 효율적인 전력과 보안이 갖춰진 솔루션을 제공하며 관련 디바이스가 센서와 연결되도록 지원할 것이다.   


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