㈜베이칩스, 국내 최초로 인공지능 친화적 Tensor 알고리즘을 통한 연산 가속 주문형 반도체(ASIC) 개발 성공

㈜베이칩스가 국내 주문형반도체 팹리스 업계 최초로 Tensority Algorithm 연산 가속 ASIC Chip을 개발했다고 15일 밝혔다.

주문형 반도체는 크게 설계를 주력으로 하는 팹리스社와 생산을 주력으로 하는 파운더리社로 나뉘게 된다. 최근 국내 대기업이 비메모리 반도체에 천문학적인 투자를 진행하며 화두에 떠오른 분야는 생산 분야인 파운더리이다. 주문형 반도체 시장은 400조 원 가량의 시장규모를 지닌 거대 시장으로서 비메모리 반도체의 대표 분야이다. 비메모리 반도체는 예전에 주로 음성처리, 음성사서함 등의 자동응답기 분야에서부터 기초 생활에 녹아있었다면 지금은 pc와 스마트폰의 cpu부터 자율주행차, IDC(인터넷 데이터 센터), IoT(사물인터넷), 5G, 전자서명, 가상화폐 채굴에 이르기까지 사실상 거의 모든 산업에 녹아들어있다.

많은 데이터량이 활용되는 대부분의 4차산업은 폭발적으로 증가하는 대량의 데이터의 분석이 신속하고 정확하게 요구된다. 그동안 업계에서는 예측 가능한 모델을 만드는 방법으로 Tensor Operation 기반의 AI Machine Learning 기법을 사용하고 있다. 베이칩스는 Machine Learning을 위한 Tensor Operation 기반의 Tensority 암호 Algorithm의 고속 연산을 위한 연산 가속 ASIC Chip을 개발을 성공적으로 완료됐다.

대량의 데이터를 고속연산하기 위한 주문형 반도체의 연산속도는 매우 빠른 반면, 주문형 반도체를 생산하기 위한 개발 비용 역시 기하급수적으로 상승한다. 베이칩스는 동일 반도체 공정에서 약 2배의 연산 속도를 내는 Chip 개발을 완료하였다. 다양한 분야에 적용되는 Tensor 기반의 암호 알고리듬의 연산 속도를 2배로 높였다. 이미지 분류, 객체 감지 및 질문/응답 등 다양한 분야에 적용 되는 Tensor의 적용 부분들 중 암호 알고리듬의 속도를 올리는 칩을 개발 했다. 타사 대비 상대적으로 낮은 개발 비용으로 대량 생산 할 수 있어 관련 업계의 집중을 받고 있다.

또한 핀테크(FinTech)의 다양한 솔루션의 출현 및 AI 환경에서의 개인 정보 및 데이타의 노출에 따른 사생활 보호(Privacy) 및 보안성(Security)을 강화를 요구하는 추세에 맞추어 FPGA 기반의 암호 알고리즘의 고속 연산 보드(Board)를 개발 한 기술을 바탕으로 이번에 주문형 반도체 Chip을 출시 하게 되었다.

베이칩스의 최낙규 대표는 "4차산업의 고도화로 자율주행, 5G와 같은 대형 산업군 뿐 아니라, 냉장고가 냉장고 내부의 식자재 수량을 파악해서 스스로 주문하는 수준에 이르기까지 삶의 최전선까지 다가와있다." 며 "각 산업분야에서 연산처리해야 할 데이터의 양과그 분야가 다양해지며 산업의 변화가 빠른 만큼 공인인증서 폐지 제도에 발맞춘 민간인증서 전자서명 반도체, 자율주행차 서버 관리용 반도체 등 다각도에 맞춘 비메모리 개발을 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

한편 베이칩스는 2004년 설립한 기업으로 팹리스(반도체 설계전문 기업) 업체이다. 개발 된 반도체 설계 자료를 TSMC나 삼성전자 등과 같은 파운드리 업체에 전달하여 생산하게 된다.

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