AI 프로세서 2025년 680억 시장 전망

인공지능(AI) 프로세서는 향후 5년 동안 AI칩 애플리케이션 3배 증가에 힘입어 글로벌 반도체 산업에 활력을 불어 넣을 전망이다.

최근 발표된 AI채택 조사에서 ‘IHS Markit’은 AI 응용 프로그램이 2019년의 416억 달러에서 2025년까지 1212억 달러로 급증할 것으로 예측했다. AI 프로세서 시장은 비슷한 속도로 확장돼 2020년대 중반 680억 달러에 이를 전망이다.

급성장하는 AI칩 시장은 딥러닝 및 벡터 처리 작업에 사용되는 GPU, FPGA 및 ASIC을 위한 새로운 프로세서 아키텍처로 인해 급증하고 있다. 또한 자동차, 컴퓨팅 및 헬스케어 등 주요 애플리케이션은 새로운 AI 애플리케이션 물결을 일으키고 있다.

IHS Markit의 AI 수석 리서치 책임자 루카 드 엠브로기(Luca De Ambroggi)는“AI는 이미 마이크로 칩에 대한 대규모 수요 성장을 견인하고 있다. 이 기술은 칩 시장 구조를 바꾸고 기존의 프로세서 아키텍처와 메모리 인터페이스를 새로운 성능 요구에 맞게 재정의 하고 있다”고 HPC와이어에서 말했다.

그중에는 딥러닝 알고리즘을 처리하는 데 필요한 고 대역폭 휘발성 메모리가 증가하고 있다. 애널리스트는 AI 모델을 처리하기 위한 메모리 대역폭 증대는 프로세서 전력 소비 지속성 문제를 초래하고 있다고 경고했다. 이에 대해 드 암브로기는 메모리를 프로세서 코어에 더 가까이 배치해 데이터 이동을 줄이려는 새로운 프로세서 아키텍처가 부상하고 있다고 말했다.

IHS는 이 프레임 워크가 “각 프로세싱 코어를 위한 전용 메모리 셀로 병렬 프로세싱을 가속화한다”고 지적했다. 다른 접근방식은 데이터 이동을 줄이는 방법으로 처리 작업을 메모리로 직접 전환한다. 데이터 소스에서 데이터를 처리해 전력 소비와 대기 시간을 줄이는 착안이다.

ASIC에 저전력 MRAM이 내장 된 아키텍처를 개발하는 미국 켈리포니아의 지팔콘테크놀로지(Gyrfalcon Technology)는 지난해 자사 ASIC 생산준비를 완료했다. ASIC은 온칩 메모리를 AI 프로세서로 활용, 에지 모델 간의 데이터 이동을 줄이면서 AI 모델의 처리 속도를 높였다.

이 회사에 따르면 메모리 내 AI 프로세싱 프레임 워크는 프로세싱 속도를 최적화하고, 초당 [이론적 연산] 성능을 달성하면서도 많은 전력을 절약 할 수 있다.

*Gyrfalcon Technology Inc.

GTI(Gyrfalcon Technology Inc.)는 저전력 마이크로 칩에 탑재된 고성능 AI 가속기 개발 스타트업이다. 베테랑 실리콘 밸리 기업가 및 인공지능 엔지니어들이 설립 한 GTI는 클라우드 인공지능의 성능을 로컬 장치에 가져와 AI의 채택을 주도하고 성능과 효율성을 높여 클라우드 AI 성능을 향상하는 AI를 위한 AI 맞춤화를 제공한다.