▲ 인간의 AI 칩 설계 구조(왼쪽)와 AI의 칩 설계 구조, 자료는 보안을 위해 흐릿하게 공개됐다 (사진=네이처지)
▲ 인간의 AI 칩 설계 구조(왼쪽)와 AI의 칩 설계 구조, 자료는 보안을 위해 흐릿하게 공개됐다 (사진=네이처지)

구글이 차세대 인공지능(AI) 칩 설계에 AI 학습론의 일종인 머신러닝을 이용하고 있다.

<더버지>는 10일(현지시간) 구글이 유명 과학학술지 네이처에 공개한 논문을 인용해 "AI가 만든 칩 설계 디자인의 알고리즘은 인간이 만든 것과 비슷하거나 우월하다. 인간이 수개월에 걸쳐 만드는 결과물을 AI는 6시간이면 해낼 수 있다"고 보도했다.

구글이 이번 논문에서 공개한 성과는 구글이 자체 설계한 AI 전용칩 TPU(Tensor Processing Unit)의 향후 상용화 제품에 적용될 전망이다. 해당 AI 알고리즘은 칩이 최적의 성능을 낼 수 있도록 실리콘 기판 위 설계를 개선하는 임무를 수행한다.

현재 소형 AI 칩은 기판 위 요소들의 배치가 불과 나노미터 수준으로 변경되어도 성능에 큰 변화가 나타날 수 있는 수준으로 고도화됐다. 따라서 칩 설계를 최적화하는 과정은 인간의 경우 수개월 이상 고도의 집중력을 보여야 하는 일이다. 반면, AI는 '이전보다 나은 성능을 제안하면 승리'와 같은 게임 규칙을 인간으로부터 부여받아 계속된 설계 변경 속에서 잠도 자지 않고 최적의 답을 찾는다. 결국 AI가 AI 발전을 앞당기는 도구로 사용되고 있는 셈.

네이처의 한 사설은 이번 연구 결과를 '중요한 성과'로 평가하며 "구글의 연구는 반도체 위 트랜지스터 수가 2년마다 2배씩 증가한다는 무어의 법칙의 종말을 상쇄하는 데 도움이 될 수 있다"고 언급했다.

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