과학기술정보통신부와 미국 반도체 기업 AMD가 국산 인공지능(AI) 반도체를 AMD의 컴퓨팅 장비와 함께 활용하는 방안을 논의했다. 과기정통부는 11월 4일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 AMD와 첫 업무협약 운영위원회를 열었다. 양측은 서로 다른 종류의 반도체를 연계한 AI 컴퓨팅 인프라와 국내 AI 연구센터 설립, 대학 지원, 전문인력 양성의 추진 상황을 점검했다.
운영위원회는 지난 7월 양측이 체결한 업무협약의 이행 상황을 정기적으로 살피는 협의체다. 앞서 10월 7일 리사 수 AMD 회장이 방한했을 때는 류제명 과기정통부 제2차관과 만나 협력 의지를 재확인했고, 국내 AI 업계와도 간담회를 열었다. 이번 회의에는 이도규 과기정통부 정보통신정책실장과 키스 스트라이어 AMD 글로벌 AI 마켓 수석부사장이 참석해 과제별 실행 방안과 향후 일정을 논의했다.
컴퓨팅 인프라 협력의 핵심은 AMD의 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)와 국내 기업이 개발한 신경망처리장치(NPU)를 연계하는 것이다. 이처럼 종류가 다른 연산 장치를 한 환경에서 활용하는 방식을 이기종 컴퓨팅이라고 한다. CPU는 범용 연산과 시스템 제어를 담당하고, GPU는 많은 계산을 동시에 처리하는 데 쓰인다. NPU는 신경망 연산을 효율적으로 처리하도록 설계한 가속기다. 어떤 장치에 어떤 작업을 맡길지는 모델과 서비스의 요구 조건에 따라 달라진다.
가령 AI 서비스에서는 사용자의 요청을 받고 결과를 전달하는 과정과 모델이 답을 계산하는 과정에 서로 다른 연산 자원을 쓸 수 있다. 이미 학습을 마친 모델에 입력을 넣어 결과를 얻는 추론 작업에 NPU를 활용하려면, 해당 장치가 모델에 쓰인 연산을 지원하는지부터 확인해야 한다. 모델을 실제 서비스에 적용할 때는 응답시간과 처리량, 전력 사용량도 함께 살펴야 한다. 국산 NPU의 적용 가능성을 판단하려면 칩의 개별 성능과 서비스 전체의 성능을 함께 측정하는 과정이 필요하다.
소프트웨어 호환성도 관건이다. 같은 AI 모델이라도 장치별로 지원하는 연산이나 실행 환경이 다르면 모델을 변환하거나 코드를 수정하는 작업이 필요할 수 있다. 처리 과정에서 장치 사이에 데이터를 자주 옮기면 전송 시간이 길어져 개별 장치의 연산 속도가 서비스 전체의 응답 속도로 이어지기 어렵다. 개발자가 기존 모델과 도구를 얼마나 활용할 수 있는지, 장치를 바꿀 때 수정과 검증에 얼마나 많은 작업이 드는지가 실제 도입을 좌우하는 요소다.
협력 과제에는 국내 AMD AI 연구센터 설립과 대학 지원도 포함됐다. 리사 수 회장은 이날 영상 메시지에서 연구센터를 통해 국내 대학과 스타트업, 산업계와 협력하고, 개발자들이 컴퓨팅 자원과 교육, 개발 도구를 활용할 수 있도록 지원을 확대하겠다는 방향을 밝혔다. 연구센터와 인재 양성은 연산 장치를 연결하는 인프라 과제와 함께 논의됐지만, 연구센터 개소일과 대학 지원 대상, 지원 규모는 이번 공개 발표에서 확인되지 않았다.
운영위원회와 같은 날 AMD는 서울에서 대표 AI 기술 행사인 어드밴싱 AI 월드 투어를 국내 처음으로 개최했다. 사전 등록자는 약 1,300명이었다. LG전자와 모레, 망고부스트 등 AMD와 AI 컴퓨팅 인프라 분야에서 협력해 온 국내 기업들이 참가해 기술과 협력 사례를 공유했다. 류제명 차관은 스트라이어 수석부사장과 함께 전시장을 둘러보며 국내 기업의 기술 개발과 협력 현황을 살폈다.
행사에서 장정희 AMD코리아 커머셜 영업 총괄 대표는 한국이 반도체와 메모리, 클라우드, 데이터센터 분야에서 갖춘 역량을 연결하는 것이 중요하다고 설명했다. 데이터와 모델을 어디에서 운영할지, 기업과 개발자가 컴퓨팅 자원에 얼마나 쉽게 접근하고 필요한 기술을 선택할 수 있을지를 소버린 AI의 주요 과제로 제시했다. 여러 기업의 반도체와 소프트웨어를 함께 쓰려는 이번 협력은 이런 선택권을 실제 개발 환경에서 확보할 수 있는지 살펴볼 사례가 될 수 있다.
류 차관은 AI가 여러 단계의 작업을 수행하는 서비스가 늘어날수록 연산 수요와 전력·비용 부담을 함께 고려해야 한다고 설명했다. 다양한 반도체의 강점을 결합하고 공개 표준과 오픈소스를 활용해 기업과 개발자의 참여를 넓히겠다는 방향도 제시했다. 과기정통부는 2027년부터 K-AI 반도체 풀스택 레퍼런스 지원 사업을 추진할 계획이다. 반도체와 소프트웨어, AI 모델, 서비스를 연결해 산업 현장에서 활용할 사례를 발굴하는 사업이다.
이번 운영위원회는 7월 업무협약에 담긴 과제를 점검하고 이행 방안을 논의한 자리였다. 공개된 내용에서 구체적인 인프라 구축 규모와 적용할 국산 NPU 모델, 성능 검증 결과는 확인되지 않았다. 후속 단계에서는 어떤 AI 모델과 서비스에서 여러 장치의 연동을 검증하는지, 참여 기업과 개발자가 구축한 환경을 어떤 방식으로 이용할 수 있는지가 협력의 진척을 보여줄 지표가 될 전망이다.
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