엣지 AI 추론 워크로드 전용 ASIC이 추가로 등장할 것이며, 이기종 컴퓨팅은 미래의 AI 네트워크를 지원하는 열쇠로 부상할 것으로 예상된다.

세레브라스 시스템(Cerebras Systems)의 세계 최대 칩셋은 가장 큰 칩(왼쪽)으로 현재, 가장 큰 그래픽 처리 장치(오른쪽) 크기의 56 배로 세계 최대 크기의 칩인 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)은 딥러닝 시스템 Cerebras CS-1의 핵심이다.(사진:세라브라스)
세레브라스 시스템(Cerebras Systems)의 세계 최대 칩셋으로(왼쪽) 현재, 가장 큰 그래픽 처리 장치(오른쪽) 크기의 56 배로 딥러닝 시스템  CS-1의 핵심이다.(사진:세라브라스)

 2020년 AI 맞춤형 칩셋 및 이기종 컴퓨팅의 한 해가 될 것으로 예상된다.

글로벌 기술시장자문회사 ABI Research는 2020 년에만 140 만 개 이상의 클라우드 AI 칩셋과 3 억 3 천만 개의 엣지 AI 칩셋이 출하될 것으로 예상하고 있으며, 총 매출은 90 억 달러에 이를 것으로 지난 23일(현지시간) '주요 AI 및 머신러닝 시장 2020 트렌드 보고서'를 통해 전망했다 .

2020 년에는 더 많은 맞춤형 AI 칩셋이 출시가 예상되며, 이미 주요 벤더와 신생 기업 모두가 새로운 맞춤형 AI 칩셋을 출시하고 있다. 세레브라스 시스템(Cerebras Systems)의 세계 최대 칩셋에서 알리바바의 맞춤형 클라우드 AI 추론 칩셋에 이르기까지 AI 칩셋은 에너지 소비를 줄이고 성능을 대폭 향상시킬 것으로 예상된다.

또 2020 년은 AI 칩셋의 흥미로운 해가 될 것으로 여러 스텔스 스타트업이 데이터 센터용 프로그래밍 가능 칩셋을 출시할 것으로 예상되는 반면, 엣지 디바이스에 새로운 AI 애플리케이션이 등장함에 따라 엣지 AI 추론 워크로드 전용 ASIC(Application Specific Integrated Circuits)이 추가로 등장할 것이다.

아눌러 이기종 컴퓨팅은 미래의 AI 네트워크를 지원하는 열쇠로 부상할 것으로 예상된다.

기존 AI 응용 프로그램 및 네트워크는 현재 FPGA(Field Programmable Gate Array), GPU(Graphical Processing Unit), CPU, DSP(Digital Signal Processor) 또는 하드웨어 가속기 등 다양한 처리 아키텍처에서 서비스를 받고 있다.

그러나 차세대 및 AI 및 머신러닝 프레임 워크는 그 특성상 멀티 모달이며, 운영에 이기종 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있다. 이에 인텔, 엔비디아, 자일링스, 퀄컴을 포함한 주요 업체들은 새로운 사용 사례를 해결하기 위해 하드웨어 가속기 위에 새로운 칩셋 유형을 도입하거나 도입할 것으로 전망된다.

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