정두석 신소재공학부 교수는 8월 6일 자 <전자신문>에 칼럼 ‘AI 지속 발전 열쇠 '뉴로모픽 프로세서'’를 기고했다.

정 교수는 “현재 AI 기술의 주류는 신경망에 기반하고 있으며, 거대언어모델(LLM) 등의 등장으로 신경망 구동에 필요한 연산 수와 메모리 사용량은 기하급수적으로 증가하는 추세다”며 “GPU가 대규모 신경망 연산을 가능하게 하며, AI 연구자는 성능향상을 위해 더 큰 신경망을 요구하므로 더 많은 GPU 수요를 창출한다”고 말했다.

그러나 정 교수는 “하지만 현재 GPU 물량 부족, 급격한 가격 상승을 보면 지속가능성은 높지 않은 것으로 판단된다”고 추측했다. 그리고 “현재 AI용 GPU 시장은 CUDA 프레임워크를 기반으로 한 엔비디아 독점체제다”라며 “물량 부족의 대상은 일반 GPU가 아닌 엔비디아 GPU다. 시장 내 여러 제조사가 GPU 공급을 확대한다면 앞서 언급한 순환구조를 단기적으로 안정화할 수 있을 것으로 기대된다”고 조언했다.

중단기적인 해결책으로는 AI 반도체 다양화를 제시했다. 정 교수는 “GPU 일변도에서 벗어나 신경처리장치(NPU), 인메모리처리기(In-memory processor) 등의 등장으로 AI 반도체 공급이 확대되면 앞서 언급한 기술 발전 순환구조의 지속가능성을 개선할 가능성이 높다”고 말했다. 이어 중장기적인 대책으로는 스파이킹신경망(SNN)을 제시하며 “SNN은 뉴런 간 정보전달의 빈도가 낮아 연산의 희소성이 매우 높고, 정보전달 시 1비트의 최소정보량만을 사용해 연산에 필요한 메모리 사용량이 기존 신경망 대비 매우 낮다”고 말했다.

정 교수는 “뉴로모픽 이벤트 프로세서 기반 AI 기술의 발전을 위해 본 기술의 저변확대가 필요하며, 이를 위해 하드웨어(HW)뿐 아니라 스파이킹신경망 기반 AI 기술 개발 시 사용자의 높은 편의성을 제공하는 라이브러리 등 SW 기술의 동시 개발이 요구된다”고 조언했다.