유회준 KAIST(총장 신성철) 교수 연구팀은 휴대폰이나 로봇·드론 등에서 AI(인공지능) 시스템을 구현하는 저전력 반도체 칩 'DNPU'(Deep Neural network Processing Unit)을 개발했다고 28일 밝혔다.

대부분 딥러닝은 컴퓨터 소프트웨어로 구현되며 전력 소모가 크다. 연구팀은 ▲용도에 따라 간단한 카테고리 분류가 우수한 MLP(Multilayer Processing) ▲사진인식에 뛰어난 CNN(Convolutional Neural Network) ▲시간에 따라 변화하는 데이터 인식에 뛰어난 RNN(Recurrent Neural Network) 등으로 구분되는 3가지 딥러닝 네트워크를 최적화해 하나의 저전력 칩으로 만들었다.

연구팀이 개발한 칩을 이용하면 휴대폰·로봇·드론 등에서 물체인식, 행동인식, 이미지 캡셔닝(영상에서 특정 이미지가 무엇인지 문자로 설명하는 기술) 등의 인공지능 기술을 저전력으로 실시간 구현할 수 있다.

이 칩의 에너지 효율이 구글 알파고의 '두뇌'로 알려진 TPU(Tensor Processing Unit)에 비해 최대 4배 높다. 배터리로 동작하는 모바일 기기에서 저전력으로 딥러닝 연산을 실현하는 핵심 기술이 적용됐다.

한편, 연구팀은 이번 연구 결과를 지난 20∼22일 미국 산호세에서 열린 핫칩스(HotChips) 학회에서 발표했다. 핫칩스학회는 주로 인텔, 구글, 마이크로소프트 등 IT기업이 새로 개발한 반도체 칩을 발표하는 학회다.