AI 시대의 필수 지식: 프로세서 별 활용법 

인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께, 머신러닝의 효율적 처리를 위해 다양한 프로세싱 칩이 사용되고 있다. CPU, GPU, NPU, TPU와 같은 칩들은 각각 고유한 특성과 장점을 가지고 있으며, 이를 적재적소에 활용하는 것이 AI 성능을 최적화하는 핵심 요소가 된다.

먼저, CPU(Central Processing Unit)는 모든 컴퓨터 시스템의 중심에 위치한 프로세서로, 일반적으로 문서 작성, 게임 실행, 로켓의 경고 계산 등 다양한 작업을 처리하는 범용적인 용도로 사용된다. CPU는 머신러닝 작업도 가능하지만, 한 가지 한계를 가지고 있다. 대량의 데이터 연산이 필요한 경우, CPU는 연산마다 메모리에 접근하는 구조적 특성 때문에 메모리 통신 속도가 병목현상이 되어 전체 처리 속도가 크게 저하될 수 있다. 이는 머신러닝 모델을 학습시키거나 추론할 때 비효율적으로 작용한다.

다음으로, GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 프로세서로, 대규모 병렬 처리를 필요로 하는 머신러닝 작업에서도 널리 사용되고 있다. GPU는 수천 개의 산술논리연산유닛(ALU)을 탑재하고 있어, 복잡한 수학 연산을 동시에 수행하는 데 뛰어난 성능을 발휘한다. GPU를 활용한 머신러닝은 CPU보다 압도적으로 빠른 속도를 자랑하지만, GPU가 게임 그래픽 처리나 컴퓨터 그래픽 작업 등 범용적으로 사용될 수 있는 구조인 만큼, 머신러닝 전용으로 설계된 칩에 비해서는 다소 효율이 떨어질 수 있다.

이와 대비되는 NPU(Neural Processing Unit)는 머신러닝 연산에 최적화된 전용 칩이다. NPU는 GPU와 유사하게 대량의 병렬 처리를 수행할 수 있으나, 머신러닝 알고리즘의 특성에 맞추어 설계되어 있어 연산 효율이 더욱 뛰어나다. 최근 스마트폰과 같은 소비자용 장치에도 NPU가 탑재된 경우가 늘어나고 있으며, 애플의 아이폰 시리즈에 탑재된 ‘Neural Engine’이나 퀄컴의 ‘스냅드래곤’ SoC(시스템 온 칩)에 포함된 NPU 등이 대표적이다. 다만, NPU는 AI 연산에 특화된 설계 덕분에 일반적인 작업에는 적합하지 않다는 한계를 지닌다.

마지막으로, TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 자체 개발한 NPU의 일종으로, AI와 머신러닝 작업에 특화된 고성능 프로세서이다. 구글은 자사의 클라우드 컴퓨팅 서비스인 ‘Google Cloud’를 통해 TPU의 강력한 연산 성능을 사용자들에게 제공하고 있으며, 이는 사용자가 고가의 하드웨어를 직접 구매하지 않고도 고효율의 머신러닝 작업을 수행할 수 있게 한다. 구글은 자사 최신 모델인 ‘TPU v4’가 경쟁사 엔비디아의 머신러닝 전용 GPU ‘A100’보다 1.2~1.7배 빠르고, 전력 효율 역시 1.3~1.9배 우수하다고 밝힌 바 있다.

공정 기술의 혁신: 7nm, 5nm, 3nm 반도체 제조의 미래

TSMC는 2023년 4분기에 전 분기 대비 13.6% 증가한 6255억3000만 대만 달러(약 26조5350억 원)의 매출을 기록하며 시장의 예상을 뛰어넘는 성과를 거뒀다. 이는 3nm 공정 매출 비중이 15%까지 확대된 것이 큰 요인으로, 애플의 신제품 출시 효과가 매출 성장을 견인한 것으로 분석된다. TSMC는 3nm 공정이 자사의 주요 매출원이 될 것으로 전망하고 있으며, N3E라는 2세대 3nm 공정의 대량 양산에도 성공했다고 밝혔다.

TSMC는 또한 차세대 2nm 공정에 대해 강한 자신감을 보였다. TSMC의 CEO인 웨이저자는 2025년부터 양산될 2nm 공정이 집적도와 에너지 효율 면에서 업계 최고 수준이 될 것이라고 언급하며, 고성능 컴퓨팅(HPC)와 스마트폰 고객들의 높은 관심을 강조했다. 2nm 공정에는 후면전력공급(BSPDN) 기술이 도입될 예정이며, 2026년부터 고객에게 제공될 것으로 기대된다.

공정 기술의 혁신은 TSMC뿐만 아니라 여러 주요 기업들이 성능과 효율성을 극대화하는 데 있어 핵심적인 역할을 하고 있다.

애플은 7nm와 5nm 공정 기술을 통해 A 시리즈 칩(A14 Bionic, A15 Bionic 등)을 설계하여 모바일 기기의 성능을 크게 향상시켰다. 5nm 공정으로 제작된 A14 Bionic 칩은 이전 세대 대비 약 40% 더 빠른 성능과 개선된 전력 효율을 제공하며, 이는 고성능 게임, AI 애플리케이션, 증강 현실(AR) 등 배터리 소모가 많은 작업에서도 우수한 성능을 발휘한다.

엔비디아는 7nm 및 5nm 공정 기술을 적용해 GPU 아키텍처를 혁신적으로 개선하고, AI 훈련과 데이터 분석에서 뛰어난 성능을 발휘하고 있다. 7nm 공정 기반의 A100 GPU는 이전 세대보다 20배 이상의 성능을 제공하며, AI 컴퓨팅의 효율성을 크게 높여 데이터 센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 데 기여하고 있다.

삼성전자는 5nm와 3nm 공정 기술을 기반으로 엑시노스(Exynos) 프로세서와 고효율 메모리 솔루션을 개발하며, 스마트폰, 자율주행차, AI 등 다양한 응용 분야에서 성능과 전력 효율성을 높였다. 특히, 3nm 공정은 새로운 GAA(Gate-All-Around) 트랜지스터 구조를 적용해 성능을 30% 향상시키고 전력 소비를 50% 줄이는 목표를 가지고 있다.

퀄컴의 스냅드래곤 프로세서는 5nm 공정을 기반으로 설계되어 5G와 AI 연산, 고해상도 그래픽 처리에서 탁월한 성능과 에너지 효율을 제공한다. 이를 통해 퀄컴은 스마트폰 제조사들이 고성능, 저전력 디바이스를 시장에 내놓을 수 있도록 지원하고 있다.

TSMC는 첨단 공정 기술뿐만 아니라 글로벌 생산 네트워크 확장을 통해 반도체 산업의 리더로 자리매김하고 있다. 일본, 미국, 독일 등 주요 국가에서 신규 팹(Fab)을 건설하며, 전 세계 반도체 공급망에서 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 예를 들어, 미국 애리조나에서는 2025년 상반기 4nm 공정 양산을 목표로 진행 중이고, 독일에서는 올해 4분기 착공을 예정하고 있다. 이러한 시설 투자와 글로벌 확장은 TSMC의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소로 작용하고 있다.

웨이저자 TSMC CEO는 인텔과 같은 경쟁사의 기술에 대해 TSMC의 N3P 공정이 기술 성숙도에서 더 우수하다고 평가하며, 고객의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션 제공에 있어 TSMC의 강점을 부각했다. 이는 TSMC가 고급 공정 기술에서의 기술적 우위를 유지하며, 고객 맞춤형 반도체 솔루션을 지속적으로 제공하겠다는 의지를 나타낸 것이다.

첨단 공정 기술의 혁신은 AI, HPC, 모바일 디바이스, IoT 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있다. TSMC와 같은 선도 기업들은 3nm, 2nm 공정 기술의 개발과 양산을 통해 반도체 산업의 미래를 주도하고 있으며, 이를 통해 차세대 전자 기기와 고성능 컴퓨팅의 발전을 가속화하고 있다. 반도체 공정 기술이 진보할수록, 우리의 디지털 환경은 더욱 빠르고, 효율적이며, 지능적으로 변화해 나갈 것이다.

[참고기사]

https://www.techtube.co.kr/news/articleView.html?idxno=3644

https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=25432