[CCTV뉴스=이나리 기자] 프로그래밍과 재설정이 가능한 비메모리 반도체의 일종인 FPGA(Field-Programmable Gate Arrays) 역시 높은 유연성 때문에 대용량 데이터 처리에 적합하다. 이런 이유로 데이터센터 프로세서에 FPGA를 같이 쓰면 전력 감소에 많은 도움을 준다. 또 FPGA가 부상하는 이유 중 하나는 범용 프로세서의 성능 향상이 한계에 달했기 때문이다. FPGA는 CPU가 감당하지 못하는 더 많은 서비스를 제공할 수 있고, CPU와 병렬로 작동하므로 전체 시스템의 혼란이나 병목현상 없이 추가적인 컴퓨팅 파워로 사용할 수 있기 때문에 최근 새로운 기술로 주목 받고 있다. 

재프로그래밍이 가능한 FPGA는 칩을 번역 작업에 최적화해 사용하다가 칩 회로 구성을 다시 설정해 가상비서 서비스에 맞춰 쓸 수 있다. 따라서 FPGA는 인텔이나 AMD가 만드는 범용 프로세서와 특정 장비 전용으로 개발하는 주문형 반도체인 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)의 특성을 합쳤다는 평가를 받는다. 또 FPGA는 특정 함수에 맞춘 하드웨어 프로그래밍이 가능해 신경망 모델 출력 값을 빠르게 계산하는 인공지능 추론 서비스 구현에 적합하다. 이처럼 FPGA는 ASIC보다 초기 개발 비용이 저렴하고, 원하는 작업을 더 빠르게 처리할 수 있다는 것이 장점이다. 

◇ 구글, 데이터센터 전력 감소 위해 ASIC 개발 직접 나섰다 

현재 전통적인 반도체 업체 외에도 많은 온라인 서비스 업체들은 인공지능 알고리즘이 내장된 ASIC 칩을 개발하고 있다. 대표적으로 구글은 딥러닝에 활용하기 위해 2016년 상반기 ‘텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit, TPU)’이라는 ASIC를 자체적으로 개발하고, 자사의 데이터센터 랙에 탑재해 업계에 큰 이슈가 됐다. 인터넷 서비스 기업인 구글이 자체적으로 ASIC 반도체 개발에 나선 것은 업계에서 이례적인 행보였기 때문이다.