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<자막 원문>

인터뷰 진행: 한주엽 대표

출연: 네오와인 이효승 대표

-오늘 네오와인의 이효승 대표님 모시고 AI 반도체와 관련된 얘기를 해보도록 하겠습니다. 대표님 안녕하십니까?

“안녕하십니까.”

-오랜만에 뵙습니다.

“3년 만에 뵙는 거 같아요.”

-더 오래된 거 같기도 하고 아무튼 제가 과거 사무실 가서 뵙던 적이 있는데 그때. 뭐 지금도 그렇지만 보안 반도체 쪽이 주력이셨는데 지금도 주력이시고.

“저희가 1억 2,000만 개 이상 팔았죠. 지금도 팔고 있고.”

-워낙 그쪽은 언론에도 많이 나와 있고 해서 회사에 대해서. 오늘 보안 칩보다는 AI 쪽에 대해서 회사가 신사업을 하고 있다 하길래 그쪽 시장에 대한 기술적 동향을 여쭤보려고 제가 오늘 모셨습니다. 사전에 제가 좀 들어보니까 ONNX. ONNX이라는 것이 되게 중요한 기술. 그런 거 같은데 ONNX이 뭡니까?

“ONNX이 Open Neural Network Exchange의 약자입니다. 리눅스파운데이션에서 후원하고 있고 페이스북이나 여러 회사가 같이 참여해서 마이크로소프트도 만들고 있는 인공지능 규격입니다. 이런 규격을 통해서 여러 가지 텐서플러우라든가 파이토치나 이런 여러 가지 인공지능 플랫폼 간에 데이터 호환성, 데이터 교환을 할 수 있도록. 또 데이터 호환뿐만 아니라 인공지능 모델 호환도 가능하도록 하자는 것들이 ONNX의 규격입니다.”

-말하자면 인공지능 구현할 수 있는 프레임워크가 굉장히 다양하지 않습니까? 말씀하신.

“카페니 뭐 그런 것들도 여러 가지 있죠. 매트랩에서 하는 것들도 있고.”

-그 프레임워크 기반으로 만들어 놓은 거는 다른 데 가면 동작은 제대로 안 한다.

“그렇죠. 우리 회사에서 만든 인공지능 모델은 우리 인공지능 프레임워크에서만 동작하는 게 다들 게토화 돼 있는 거죠.”

-프레임워크 꽤 많던데요?

“열 대 가지 넘는 거 같아요. 근데 되게 정리가 많이 됐고 주로 많이 사용하는 것들이 파이토치하고 텐서플로 또 쿠다.”

-엔비디아 거.

“엔비디아에서 하는 쿠다. 이렇게 많이 사용하시는 거 같아요. 그 외에도 카페니 뭐.”

-근데 그러면 걔네 거를 만들어 놓은 걸 구동하려면 그걸 지원하는 특정한 하드웨어에서만 돌릴 수 있다.

“네. 엔비디아는 엔비디아 칩에서 동작하고 예를 들어서 우리가 ‘쿠다로 만들어진 거를 우리 반도체에서 동작하게 하겠습니다.’라든가 아니면 ‘엔비디아 카드를 우리 소프트웨어가 동작시키겠습니다.’라든가 이런 호환성은 안 되는 거죠.”

-쿠다를 하려면 어쨌든 엔비디아 GPU가 있어야 한다.

“그렇죠.”

-근데 말씀하신 아까 ONNX은 그거를 하여튼 표준화된 어떤 거로 변환해주는 그런 겁니까?

“그렇죠. Open Neural Network Exchange가 결국은 쿠다에서 만들어 놓은 인공지능 모델을 우리 회사에서도 텐서플로에서 사용할 수 있도록 변경해주는 번역기 같은 역할을 하는 스펙입니다. 번역 스펙. 그니까 일종의 사전하고 문법 책 정도 되는 거죠.”

-이렇게 이상한 얘기 하면 제대로 통역해서 보여주고 누구나 들을 수 있게.

“네. 중간에 규격이 있고, 사실은 그게 어떤 언어라든가 기술은 아니고 코딩이라든가 이런 건 아니고 그냥 규격입니다. 규격.”

-우리가 스마트폰에 탑재되는 애플리케이션 프로세서 안에도 NPU들이 들어와 있지 않습니까? 애플 거는 애플 거. 퀄컴은 퀄컴 거. 근데 그들 칩이 들어간 핸드폰에서 인공지능 연산을 수행하려면 그 NPU들이 맞는 어떤 언어로 또 뭘 만들어야 하죠?

“그렇죠. 그니까 테슬라 칩이 있으면 그건 테슬라 자동차에서만 쓸 수 있잖아요. 테슬라 소프트웨어만 쓸 수 있는 거고. 근데 그거를 테슬라에서 만든 모델을 우리 칩에서 쓸 수가 없는 거죠. 이런 것들이 사실은 인공지능 발전에 굉장히 어려운 허들이 됩니다. 그러고 엔비디아가 오늘 또 얘기해보니까 시가 총액이 800조 가까이 되는데.”

-꿈을 파는 회사죠.

“그렇죠. 저도 엔비디아 갖고 있습니다만 어쨌든 굉장히 좋은 회사입니다. 그런 회사들이 자기들만의 독자적인 플랫폼을 가지고 소비자들을 게토화시키는 면들은 없지 않아 있습니다.”

-이게 또 경쟁자들한텐 우리의 기술이 많이 확산해 있으면 가두리 효과도 있으니까 그들은 그게 말씀하신 대로 오픈돼서 누구나 호환되게 하는 걸 원하지 않을 수도 있겠네요?

“실제로 엔비디아는 굉장히 뛰어난 회사입니다. 저희가 항상 보지만, 굉장히 좋은 회사고, 뛰어난 회사고 그 기술적인 성과를 아무도 그렇게 깎아내릴 수는 없습니다. 그런데도 우리가 테슬라 자동차에 들어가는 엄청난 GPU라든가 그래픽 카드를 우리 딸이 사용하는 조그만 인형에 넣을 수는 없지 않느냐?”

-너무 덩치가 크죠.

“그렇죠. 1,000W짜리를 써야 하니까.”

-자전거, 씽씽이 이런 데도 많이 넣죠?

“그렇죠. 카카오 바이크. 예를 들어서 카카오 바이크를 부르면 자전거가 서서 내 앞까지 온다. 그럼 얼마나 편하겠어요.”

-너무 편하죠. 내 주변에 있는 것들도 온다면.

“그렇죠. 어디든지 부르면 가까운 데 와서 내가 타고 가면 되는데 지금은 자전거 있는 데까지 가야 하잖아요. 그니까 카카오 바이크의 그런 기능이 있으면 얼마나 좋겠어요.”

-다양한 프레임워크가 있고 서로 호환이 안 되기 때문에 확산이 어려운 문제가 있고 또 그런 호환이 안 되는 것들을 하나로 해석해서 쓸 수 있는 표준 규격 같은 게 ONNX이라고 한다면 회사에서 지금 EONNX이라는 것을 개발하고 계신다면서요.

“네. ONNX은 표준입니다. 그야말로 기술이라든가 소프트웨어 코딩이 아니고 표준이기 때문에 그걸 가지고 할 수 있는 건 없어요. 근데 그 표준대로 만들면 호환이 된다면 우리가 이 표준대로 코딩을 만들어서 그걸 우리 반도체에 탑재한다면 이것들이 여러 가지 플랫폼에서 만든 인공지능 모듈을 사용할 수가 있는 거죠. 그래서 저희가 임베디드 시켜야 한다. 그래서 EONNX이라고 저희가 브랜딩하고 있습니다.”

-ONNX은 표준의 이름이고 EONNX은 네오와인의 브랜드라고 해야 합니까? 트레이드 마크 등록도 하셔야 하겠네요. 그러면.

“그러네요. 빨리해야 하겠습니다.”

-방송 나가면 빨리하셔야 할 거 같긴 한데 그걸 칩 위에 올리면 굉장히 다양한 프레임워크를 갖고 와서 쓸 수 있는 겁니까?

“그렇죠. 사실 당장은 저희가 간단한 숫자 인식기. 이 정도 수준에서는 저희가 동작하는 건 확인은 했는데 또 컴파일(Compile) 능력도 그렇게 뛰어나지 않고 근데 이것들은 결국 시간과 돈의 문제라고 보고 있습니다. 환경이라든가 동작하는 것들을 확인했기 때문에 충분히 가능할 거 같습니다.”

-만약에 이게 충분히 가능하게 해서 칩까지 나온다고 하면 굉장히 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있죠?

“당장은 그렇게 나왔다고 하더라도 엔비디아 급의 딥러닝 학습이라든가 이런 건 쉽지가 않습니다. 저희가 얼굴 인식이라든가 개니 고양이니 엣지 인식, 도로 인식, 신호등 인식 이런 것들을 저희가 인퍼런스 모델이라고 하는데 인퍼런스 모델 쪽은 저희가 충분히 가능합니다. 그런 것들은. 추론이라고 하죠. 추론하는 거는 가능해서 그런 쪽 시장에는 저희가 충분히 들어갈 수 있다고 보고 있습니다.”

-EONNX하고 지금 개발하고 계신 게 이거를 빠르게 연산할 수 있는 NPU도 직접 IP로 개발하고 있습니까?

“네. 저희가 반도체 설계를 30년 동안 하고 있고 지금도 하고 있고 앞으로도 할 예정이어서 NPU 만들어서 소프트웨어 ONNX으로 만든 것들을 EONNX으로 변경하고 하드웨어까지, NPU까지 연결하는 것들은 지금 다 하고 있습니다.”

-그거는 국책 과제로 하는 겁니까?

“네. 나이파에서 진행하는 인공지능 IP 개발 과제로 그리고 저희가 과학기술부의 IITP에서 개발 중인 인공지능 핌(PIM, Processing-in-Memory) 과제, 소프트웨어 핌 과제. 이런 쪽을 저희가 두 가지를 수행하고 있습니다.”

-핌은 뭐에요? 메모리 쪽?

“핌은 정말 요즘 핫한 기술 중 하나인데 Processing-in-Memory라고 해서 메모리 안에 인공지능 AI 프로세서를 넣는 기술을 말하고 있습니다. 전 세계적으로 메모리를 만드는 회사가 삼성하고 SK하이닉스 마이크론 이렇게 세 군데밖에 없잖아요. 그니까 그 안에 인공지능 연산을 할 수 있는 기능들이 들어가는 겁니다.”

-그건 기본적으로 메모리 옆에 연산 기능이 붙어 있으면 더 빨리 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있을 거라는 기대감에 개발이 된 겁니까?

“그니까 보통 기존의 인공지능은 메모리에 있는 데이터를 갖고 와서 CPU나 NPU에서 연산을 하고 또 가져오고 저장하고 이런 역할을 하고 있습니다. 근데 CPU하고 메모리 간의 연산이, 데이터 교환이 전체 파워의 60%, 70% 정도를 먹고 있습니다. 그래서 이거를 메모리 안에서 연산 그대로 할 수 없어? 이런 생각으로 나온 게 핌입니다.”

-거기에 네오와인이 개발하는 건 뭡니까?

“핌도 마찬가지죠. 핌도 사실은 제가 30년 동안 반도체를 만들어 보니까 저는 반도체를 만들어서 회사에다 갖다주면 이 회사에서 열심히 개발할 줄 알았어요. 소프트웨어를 개발하고 펌웨어를 개발하고 시스템 프로그램과 이런 것들을, OS들을 잘 개발할 줄 알았는데 지금 생각해 보니까 반도체 회사는 그걸 다 만들어서 갖다주고 엔드 커스터머가 그거를 그 위에서 약간의 변경을 통해서 판매해야 하는 그런 구조로 돼 있습니다. 그래서 이 핌도 어떻게 보면 중요한 게 핌 메모리를 만드는 게 중요한 게 아니고 그 핌 메모리를 구동할 수 있는 소프트웨어 플랫폼은 누가 만들 거냐?”

-각자 용도에 맞게 쓸 수 있는 사람들에.

“그런 것들이 더 중요하다고 보입니다. 저희가 핌 메모리를 D램 시뮬레이터를 모디파이에서 핌을 모델링하고 그 위에 GEM 5라고 하는 플랫폼이죠. 시뮬레이션 플랫폼. 이걸 연결해서 구현하고 있습니다. 되게 어려운 얘긴데.”

-조금 어렵긴 한데요. 거기도 그럼 지금 회사에 NPU와 아까 말씀하신 EONNX.

“Embedded ONNX 그런 것들을 구현해보려 하고 있습니다.”

-이거 아까 과제로 하신다고 하셨는데 개발 완료는 언제 정도? 과제 완료 시기가 언제입니까?

“내년까지 하는 것들이 2022년까지인데 저희가 사실 이것들이 인공지능 반도체나 이런 것들은 개발 과정이 굉장히 어렵습니다. 저희가 이거를 시작하긴 했지만, 내년 정도에 나오는 인공지능 반도체 기술 그런 거는 MNIST라고 해서 숫자를 넣었을 때 숫자가 1인지 2인지 3인지 이런 것들은 FPGA(field programmable gate array) 레벨에서 테스트하고 구현하는 거. 그리고 그거를 소프트웨어 플랫폼을 통해서 구현하는 거 여기까지는 저희가 내년까진 할 수 있을 거 같습니다.”

-혹시 투자 조달도 좀 생각하고 계십니까?

“제가 2002년도에 사업을 시작해서 그때 500만 원 갖고 사업을 시작했는데 아직 투자를 못 받았습니다. 혹시 EONNX 같은 경우에는 너무 괜찮고 굉장히 좋은 사업 모델이어서 여러분들이 투자하시면 어떨까? 이런 생각도 하고 있습니다.”

-투자를 못 받았다고 해서 회사가 돈을 못 벌고 있는 건 아니지 않습니까? 지금 제가 볼 때는 굉장히 안정적으로 계속 회사 운영하시는 거로 제가 알고 있는데.

“저희가 ALPU라는 칩을 1억 2,000만 개 판매하고.”

-그건 보안 칩이죠?

“네. 그리고 그것도 매월 100만 개씩 2,000개 커스터머한테 판매하다 보니까 회사는 그런대로 기본적으로 캐쉬플로우는 있습니다. 근데 중요한 거는 이 칩이 너무 저렴하니까 지금 보이는 이 인공지능 반도체는 전망이 너무 괜찮고 해서 혹시 투자자가 있으면 같이 했으면 좋겠다. 이런 생각입니다.”

-요즘 사실 그 회사가 F사인지 P사인지 모르겠는데 또 다른 회사가 R사인지 L사인지 잘 모르겠는데 대규모로 지금 투자받고 있는 부분들이.

“부러운 얘기죠. 부러운 얘기인데 사실 우리나라에서 잘 투자 받으려면 S대를 나와야 하고 그런 얘기를 해도 되는지 모르겠지만. 또 어디 미국에서 A사나 이런 큰 회사에서 구분도 해야 하고.”

-백그라운드를 많이 본다. 이런 말씀이신 거죠.

“그렇죠. 근데 그렇게 좋은 대학이 아닌 경우 또 그럴 때 투자받기가 좀 쉽지가 않아요.”

-근데 지금은 약간 많이 바뀐 거 같긴 해요.

“그 와중에 우리 회사는 2002년부터 했으니까 거의 20년 되어 가잖아요. 이거는 너무 오래된 회사여서 올드스쿨이다. 이렇게 생각하니까 정말 내가 올드스쿨인가? 이런 생각까지 하게 됩니다.”

-대표님 다음번에는 보안 칩 관련해서 한 번. 그쪽도 할 얘기가 되게 많을 거 같아요. 한 번 그 시장에 대해서 나와서 말씀해주시면 좋을 거 같고 또 AI IP하고 소프트웨어 플랫폼 만드시는 거 그때 한 번 또.

“네. 올해 말도 거의 다 검증이 돼서 플랫폼은 플랫폼대로 단품은 단품대로 잘 동작하고 있고 12월경에는 Aggregation이라고 하는데 저희가 그걸 SI(System Integrator) 시켜서 한 번에 동작하는 걸 보여드릴 수 있을 거 같습니다.”

-대표님 오늘 나와주셔서 고맙습니다.

“감사합니다.”

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