칩 전체를 한 번에 설계
리커시브 인텔리전스는 인공지능의 병목이 더 이상 데이터센터 수만이 아니라 칩을 설계할 수 있는 속도라는 데 걸고 있다. 공동 창업자 안나 골디와 아잘리아 미르호세이니는 테크크런치 디스럽트에서 이 아이디어를 발표하며, 칩을 설계하고 매 반복에서 학습해 배운 것을 다음 설계에 적용하는 시스템을 설명했다.
골디는 컴퓨팅 수요가 5년 안에 최소 1만 배 성장할 수 있다고 말했다. 데이터센터를 1만 배 더 짓는 것은 현실적이지 않으므로, 업계는 대역폭과 웨이퍼, 팹 생산능력을 더 효율적으로 사용하는 칩을 만들어야 한다고 그녀는 주장했다.
통하지만 기묘한 형태
칩을 수십 개의 작은 블록으로 나눠 각각을 최적화하는 대신, 리커시브는 장치 전체를 최적화한다. 창업자들은 이 자유도 덕분에 소프트웨어가 엔지니어들이 직접 시도하지 않을 배치를 찾아낼 수 있다고 말한다. 이들이 앞서 개발한 시스템 알파칩은 엔지니어들을 놀라게 한 원형, 도넛 모양의 부품 배치를 만들어냈고 이후 기존 배치보다 우수한 성능을 보였다.
이들은 같은 접근법으로 물결 모양 패턴과 다른 구조도 만들어낼 수 있으며 이에 대해서는 추후 설명할 계획이라고 말했다. 요지는 인간 설계자가 아이디어와 제약 조건을 제공하고, 기계는 어떤 팀도 수작업으로 따라잡을 수 없는 규모로 배치와 배선을 처리한다는 것이다.
틈새 시장을 위한 맞춤형 실리콘
새 칩을 설계하는 데 1~2년이 걸린다면 기업은 어떤 칩을 만들지 매우 선별적으로 선택해야 한다. 설계 기간이 약 일주일로 줄면 맞춤형 칩이 더 작은 시장에서도 경제성을 갖추게 된다. 우주 하드웨어, 증강·가상현실 헤드셋, 실험적 생물학적 컴퓨팅 등이 그렇다.
이 회사는 벤치마크 데이터나 고객 약정을 공개하지 않았으며, 그 주장에 대한 독립적 검증은 아직 불가능하다. 업계 전반은 같은 방향으로 움직이고 있다. 칩 제조사와 클라우드 제공업체들은 이미 머신러닝을 활용해 부품을 배치하고 제조를 조정하고 있으며, 여러 설계 도구에 AI 어시스턴트가 포함돼 있다.
남은 질문은 AI가 설계한 칩이 물리학과 리소그래피가 배치의 창의성을 제한하는 첨단 공정 노드에서 높은 수율로 제조될 수 있는지다. 현재로서는 웨이퍼당 낭비 감소, 연산당 전력 감소, 특화 칩이 재정적으로 타당해질 만큼 짧은 설계 주기라는 제안이 명확하다.
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