ETRI, AI 반도체 플랫폼 개발 및 최신기술 공유

[충청뉴스 이성현 기자] 국내 연구진이 ‘AI 반도체 소프트웨어 플랫폼’의 최신 기술을 공유하고, 차세대 인재를 발굴하기 위한 설계 경진대회를 개최했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 반도체공학회 하계종합학술대회에서 AI반도체 SW플랫폼 워크샵 및 설계 경진대회를 개최해 미래 발전방향을 모색하는 시간을 가졌다고 17일 밝혔다.

이번 워크숍에서는 AI 반도체 소프트웨어 플랫폼과 관련된 최신 기술 동향과 연구 성과가 공유됐다.

먼저 ‘Beyond Silicon: NPU를 위한 소프트웨어 생태계’ 발표에서는 AI 반도체가 실제 산업에 적용되기 위해서 소프트웨어 생태계, 특히 오픈소스 기반의 개발 환경이 중요하다는 점이 강조됐다. 국산 NPU를 위한 오픈소스 기반 대규모 언어모델(LLM) 서빙 라이브러리 개발 사례도 함께 소개돼 눈길을 끌었다.

이어 ‘이기종 시스템에서의 DNN 스케줄링 최적화’ 발표에서는 CPU, GPU 등 다양한 연산 장치가 혼합된 시스템에서 딥러닝 모델의 실행 속도를 높이기 위한 스케줄링 기법이 발표됐다. 모델 구조와 연산 자원의 특성을 고려해 병렬 처리 효율을 높이는 전략이 소개됐다.

리벨리온의 ‘PyTorch 기술 개발 방향’ 발표에서는 PyTorch 프레임워크를 기반으로 한 그래프 모드 및 즉시 실행 모드(eager mode) 개발 현황과, AI 연산 최적화를 위한 Triton 커널 작성 기술, 고속 LLM 실행을 위한 vLLM 지원 기술 등이 소개됐다.

또 ‘경량화된 LLM의 성능 평가’ 발표에서는 최신 거대 언어모델에 경량화 기법을 적용한 사례와 함께 성능 저하 원인 및 실무 적용 시 고려사항이 설명됐다. 특히 모델 크기나 과제 난이도에 따라 성능 변화가 어떻게 나타나는지에 대한 분석을 통해, 경량화 모델 활용 시 주의할 점이 제시됐다.

이와 함께 대학생·대학원생을 대상으로 한 'ARX/RVX 기반 AI 반도체 설계 경진대회'도 성황리에 진행됐다. 해당 플랫폼은 RISC-V 기반 칩에 AI 연산 가속기(ARX)를 결합한 설계 환경으로, 중소기업 및 스타트업, 대학에서도 쉽게 활용할 수 있는 기술로 평가받고 있다.

정영준 온디바이스AI연구본부장은 “해외 상용 기술에 의존하던 핵심 기술 영역을 국산화함으로써 기술 수입 의존 구조를 개선하고 중소 기업의 시장 진입 기회를 확대시켜, AI 반도체 생태계와 고급 인력 양성의 기반이 되기를 기대한다”고 말했다.