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ETRI, 엣지 AI 플랫폼 기술 발표…차세대 반도체 인재 육성 시동

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ETRI 연구진이 안내견 로봇에 엣지 AI 반도체 플랫폼을 적용한 기술을 시연하고 있다. (사진 출처-ETRI 제공)

한국전자통신연구원(ETRI)이 국내 AI 반도체 생태계 확대를 위한 플랫폼 기술을 공개하고, 이를 기반으로 차세대 인공지능(AI) 반도체 전문 인재 발굴에도 나섰다.

ETRI는 최근 열린 2025년도 반도체공학회 하계종합학술대회에서 ‘AI 반도체 소프트웨어 플랫폼’의 최신 기술을 공유하고, 관련 기술 개발 역량을 갖춘 인재를 선발하기 위한 설계 경진대회를 개최했다고 밝혔다.

이번에 공개된 ‘모듈형 엣지 AI 반도체 플랫폼 기술’은 오픈소스 하드웨어 명령어 구조인 RISC-V(리스크 파이브) 기반의 개방형 아키텍처와 자체 개발한 컴파일러 기술을 결합한 구조다.

기존 상용 기술보다 접근성과 확장성이 높아 중소기업과 스타트업, 연구기관에서 쉽게
활용할 수 있다는 장점이 있다.

특히 연산기, 메모리, DMA 등 주요 연산 블록이 모듈화되어 있어, 필요에 따라 다양한
엣지 AI 환경에 맞춰 맞춤형 시스템 구성이 가능하다.

기존 SoC(System on Chip) 대비 하드웨어 종속성 없이 유연하게 구조를 확장할 수
있으며, 새롭게 등장하는 NPU(신경망처리장치)에도 빠르게 대응할 수 있다.

컴파일러 측면에서도 고급 경량화 기술과 최적화 기법이 적용돼, 기존 상용 툴체인보다 더 높은 성능과 정밀도 제어의 유연성을 갖춘 것이 특징이다.

이 기술은 공개 저장소와의 연동을 고려한 설계로, 오픈소스 생태계 확대에도 긍정적
영향을 줄 수 있다는 평가를 받고 있다.

워크숍 발표에서는 ‘NPU 중심의 소프트웨어 생태계 구축’과 ‘이기종 시스템에서의 DNN 스케줄링 최적화’ 등 주요 기술이 소개됐다.

발표자들은 CPU·GPU가 혼합된 이기종 구조에서 딥러닝 모델의 실행 효율을 어떻게 극대화할 수 있는지 구체적인 사례와 연구 결과를 제시했다.

리벨리온은 PyTorch 기반의 프레임워크 최적화 방향을 발표하며, 즉시 실행 모드
(eager mode)와 그래프 모드 지원 현황, 고속 연산을 위한 Triton 커널 및 vLLM 기술을
공개했다.

경량화된 LLM(거대언어모델)의 성능 평가도 함께 이루어졌다.

한편, 대학생과 대학원생이 참여한 ‘ARX/RVX 기반 AI 반도체 설계 경진대회’도 함께
진행됐다.

이 대회는 RISC-V 기반 칩에 AI 가속기(ARX)를 결합해 실전 수준의 설계를 수행하는
구조로, 실제 반도체 산업에 적용 가능한 기술력 향상을 목표로 하고 있다.

정영준 ETRI 온디바이스AI연구본부장은 “해외 상용 기술에 의존하던 핵심 기술 영역을
국산화함으로써 기술 수입 의존 구조를 개선하고 중소 기업의 시장 진입 기회를
확대시켜, AI 반도체 생태계와 고급 인력 양성의 기반이 되기를 기대한다”고 말했다.

배동현 ([email protected]) 기사제보

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