[SKT, AI 반도체 시장 진출] ① '세계 최고 기술' 데이터센터용 '사피온' 공개

김정태 기자 승인 2020.11.25 16:38 | 최종 수정 2020.11.25 16:43 의견 0

SK텔레콤이 국내 최초로 자체 개발한 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 반도체를 출시한다. 이를 통해 SK텔레콤은 엔비디아, 인텔, 구글 등 글로벌 빅테크 기업 중심의 미래 반도체 시장에 출사표를 던졌다. ‘AI 1등 국가’ 실현에 앞장서겠다는 강력한 의지도 천명했다. 세계 무대를 향해 뻗어나가는 SK텔레콤의 향후 전략과 비전을 두 번에 걸쳐 싣는다. <편집자 주>

SK텔레콤 연구원이 AI 반도체를 연구하고 있는 모습. (자료=SK텔레콤)

[디지털머니=김정태 기자] SK텔레콤은 25일 경기도 일산 킨텍스에서 열린 ‘한국판 뉴딜, 대한민국 인공지능을 만나다’에서 자체 개발한 세계 최고 수준의 데이터센터용 AI 반도체를 선보였다. 새로 도입될 AI 반도체의 브랜드 이름은 ‘SAPEON(사피온)’이다.

이날 행사에는 SKT 김윤 최고기술경영자(CTO)가 참석해 AI 반도체 출시를 발표했다. 김CTO는 향후 정부, 국내 중소기업과 함께 대한민국의 ‘AI 1등 국가’ 만들기에 주역을 담당하겠다고 선언했다.

■ 기존 GPU 절반 가격, 전력 사용량은 80%..속도는 1.5배 빨라

이 자리에서 SKT는 데이터센터에 즉시 적용이 가능한 AI 반도체 ‘SAPEON X220’을 전격 공개했다. ‘SAPEON X220’은 기존 GPU(그래픽처리장치) 대비 성능이 우수하고 가격이 저렴하다.

‘SAPEON X220’은 GPU 대비 딥러닝 연산 속도가 1.5배 빠르기 때문에 데이터센터에 적용 시 데이터 처리 용량이 1.5배 증가한다. 동시에 가격은 GPU의 절반 수준이고 전력 사용량도 80%에 불과하다.

SKT는 맞춤형 설계를 통해 ‘SAPEON X220’의 경쟁력을 확보했다고 밝혔다. AI 반도체 ‘SAPEON X220’은 반도체의 데이터 처리 역량 대부분을 동시 다발적 데이터 처리에 활용하도록 설계해 효율성을 극대화한 반면, GPU는 그래픽 정보 처리를 위해 개발돼 동시 다발적 데이터 처리 시 잉여 자원이 발생해 효율이 떨어진다.

‘SAPEON X220’은 다양한 분야의 데이터센터에 즉시 적용할 수 있다. SKT는 국내외 다양한 사업자를 대상으로 AI 반도체 사업을 본격 추진할 계획이다.

이날 공개한 AI 반도체 브랜드 ‘SAPEON(사피온)’은 인류를 뜻하는 'SAPiens(사피엔스)'와 영겁의 시간을 뜻하는 'aEON(이온)'의 합성어다. 인류에게 AI 반도체 기반 인공지능 혁신의 혜택을 지속 제공하겠다는 의지를 담았다.

‘SAPEON(사피온)’은 인류를 뜻하는 'SAPiens(사피엔스)'와 영겁의 시간을 뜻하는 'aEON(이온)'의 합성어다. (자료=SKT)

■ AI 반도체 시장 연평균 36% 성장..2024년 50조원 '빅 마켓'

SKT는 선제적 연구 개발을 통해 확보한 앞선 AI 반도체 핵심 코어 설계 역량을 바탕으로 정부, 반도체 관련 대-중소기업과 협력해 글로벌 AI 반도체 시장에 본격 진출할 계획이다.

SKT는 차세대 AI 반도체 개발을 위해 과기부 국책과제를 수행하고 있으며, 메모리 관련 기술은 글로벌 반도체 기업 SK하이닉스와 협업하고 있다. 특히, AI 반도체의 성능을 결정하는 핵심 요소가 빠른 연산을 수행하는 코어 설계와 처리할 데이터를 초고속으로 공급하는 메모리 반도체 관련 기술인 만큼, SKT와 SK하이닉스의 협력을 통한 시너지 효과가 기대된다.

또한 반도체 디자인, 서버시스템 제작, 클라우드 소프트웨어 개발은 ‘에이직랜드’, ‘KTNF’, ‘두다지’ 등 중소 반도체 기업들과 협력해 국내 반도체 생태계 활성화에도 기여할 계획이다.

AI 반도체 시장은 2018년 약 7조8000억원에서 2024년 약 50조원으로 연평균 36%의 가파른 성장이 예상된다. 특히 AI 데이터센터에 필요한 반도체 시장은 기존 GPU 중심 시장에서 'X220'과 같은 AI 반도체 중심으로 빠르게 재편될 것으로 기대된다.

글로벌 빅테크 기업이 AI 반도체 개발에 앞장서는 이유는 최근 인공지능 서비스가 생활과 산업 전반에 빠르게 확대되면서 처리해야 하는 데이터 양이 기하급수적으로 늘어나 AI 데이터센터의 성능 향상이 시급하기 때문이다.

현재 대다수 기업들은 GPU를 활용해 AI 데이터센터를 운영하고 있다. 하지만 비싼GPU가격과 큰 전력 사용량으로 인해 발생하는 높은 운영 비용에 부담을 느끼고 있어 AI 반도체에 대한 시장의 기대가 높다.

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