4차 산업혁명 반도체에 대해서(1부)

1. 반도체 하면 인텔

지난 시간에 우리는 데이터센터에 대해서 알아보았습니다.
그런데 데이터센터는 고성능 서버 즉 대형 컴퓨터들로 이루어져 있습니다.
컴퓨터 하면 뭐가 떠오르시나요?
네, 반도체입니다.

반도체 하면 인텔입니다. (인텔이었습니다.)
잠깐 인텔 이야기를 해보겠습니다.
PC 시대에는 인텔의 CPU가 PC의 성능을 좌우했습니다.
즉 인텔의 CPU(중앙처리장치)가 PC의 두뇌 역할을 했습니다.

그런데 아이폰으로 인해 스마트폰 시대가 열렸습니다.
스마트폰에 들어가는 중앙처리장치는 CPU가 아니라 AP
즉 애플리케이션 프로세서입니다.
*모바일 AP은 SoC(System on Chip)라 불립니다.
여기에는 CPU, 메모리, 그래픽카드, 저장장치 등이
한 개의 칩에 전부 들어가기 때문입니다.

애플리케이션 프로세서는 암 ARM의 설계도를 기반으로
삼성전자, 애플, 퀄컴, 엔비디아 등이 만듭니다.
이 시장에서 인텔의 존재감은 없다시피 합니다.

상황이 이렇게 급변하자 인텔은 데이터센터의
서버 컴퓨터에 들어가는 CPU 시장에 집중합니다.
그 결과 데이터센터 서버 CPU 시장의 95% 이상을 점유하는
절대 강자가 됩니다.
(작년 기준 인텔은 서버용 CPU 95%, 노트북용 CPU 82%, 50년 동안 CPU 1위)

그런데 여기서 또 문제가 발생합니다.
2010년에 앤드루 응 스탠퍼드대 교수가 인공지능 딥러닝에
인텔의 CPU보다 엔비디아의 GPU가 낫다고 발표한 것입니다.
GPU는 마치 인간의 뇌처럼 수많은 정보를 순간적으로 처리하는 능력이 있는데,
실제로 2,000개의 CPU가 하는 일을 GPU는 12개만 있으면 할 수 있었습니다.

여기에 더해 4차 산업혁명 시대가 열리면서
동시에 데이터 경제 시대가 열립니다.
그러자 데이터센터의 CPU는 구조적 한계에 부딪치게 됩니다.
대신 GPU가 대안으로 떠오르게 됩니다.
CPU와 GPU는 이런 차이점이 있습니다.
CPU가 한 명의 백종원이라면 GPU는 요리 학교에 다니는 1천 명의 학생.

엔비디아의 젠슨 황은 이렇게 말한 바 있지요.
“인공지능과 클라우드가 데이터센터의 핵심이 되면서
CPU로 가득했던 데이터센터가 GPU로 바뀌고 있다.
엔비디아의 비전은 거대한 데이터센터가 되는 것이다.”

어디 이뿐입니까. 이제는 자율주행차 시장까지 열립니다.
그런데 이 자율주행차는 사실 반도체 덩어리입니다.
지금 우리가 타는 차는 반도체가 약 300개 정도 들어가는데
자율주행차 3단계부터는 2천개 이상이 들어가기 때문입니다(한국산업기술연구원).

그리고 자율주행차도 CPU보다 GPU가 더 적합하다는 게 알려집니다.
CPU처럼 정보를 순차적으로 처리하다 보면 사고를 피할 수 없기 때문입니다.
물론 CPU도 들어갑니다.

아무튼 이런 이유로 인텔은 주가가 50% 이상 폭락하게 되고,
엔비디아의 시대가 열립니다.
현재 엔비디아의 핵심 성장 엔진은 데이터센터입니다.
작년 기준으로 엔비디아 매출의 50%가 데이터센터에서 나왔습니다.
인텔의 시가총액을 제친 것도 데이터센터 덕분이지요.

 

2. 이제 엔비디아 이야기를 해보겠습니다.

2020년 8월의 일입니다. 삼성전자의 시가총액이 글로벌 시장에서
갑자기 3위로 주저앉았습니다. 엔비디아의 시가총액이 삼전을 앞질렀기 때문입니다.

그런데 20년도 1분기 매출을 놓고 보면 삼성전자는 약 55조 3천억 원이었습니다
.(영업이익은 6조 5천억 원) 그렇다면 엔비디아는 어땠을까요?
삼성전자 매출보다 15배 적은 약 3조 6천억 원이었습니다.
(이건 뭐, 삼전 영업이익보다 훨씬 적네요.)

참고로 삼성전자는 2019년 기준으로 메모리 반도체, 스마트폰,
고성능 디스플레이, TV 분야 세계 1위였고
파운드리와 이미지센서는 세계 2위였습니다.

엔비디아는 GPU를 설계하고, GPU 관련 서비스를 하는 기업으로 알려져 있습니다.
팹리스인 것이지요. 생산은 파운드리 세계 1위 TSMC에 맡깁니다.
(GPU 시장 점유율 세계 1위로 거의 독점이라고 보면 됩니다.)

2006년에 쿠다를 개발해서 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨터 시장에 진입했고요.
2010년에 CPU 기능까지 가능한 GPGPU를 내놓았습니다.

2015년부터는 자율주행차 시장에 진입했습니다.

현재 엔비디아는 인공지능(딥러닝) 반도체, 클라우드 컴퓨팅, 데이터센터,
자율주행차 분야의 강자로 자리매김하고 있습니다.

특히 A100 같은 고성능 GPU를 바탕으로 AI가속기
(인공 신경망, 머신 비전 및 기계 학습을 가속화하도록 설계된
특수 하드웨어 가속기 또는 컴퓨터 시스템의 한 종류) 시장을 점령하다시피 하고 있습니다.
90% 넘는 점유율...
참고로 AWS, 애저, 구글, 알리바바 클라우드 데이터센터에서 사용하는
AI가속기의 97.4%가 엔비디아 GPU입니다.
(AMD는 1% 수준) 인텔 어떡합니까?


엔비디아의 또 다른 장점은 생태계인데요.
엔비디아의 GPU를 쓰려면 쿠다를 익혀야 합니다.
그러니까 CUDA는 엔비디아 독점 GPU 프로그램인 것이죠.
현재 약 2백만 명 넘는 개발자들이 쿠다를 사용 중인 것으로....
(엔비디아에서 AMD로 바꾸려면 쿠다를 떠나야 합니다. 그런데 이미 쿠다에 익숙...)

자율주행차 부문에서는 벤츠(다임러), 아우디(폭스바겐), 볼보, 도요타, 우버, 소니,
바이두, SK텔레콤 등과 협업하고 있습니다.
반 테슬라 동맹의 심장 또는 두뇌라고나 할까요?

작년 11월에 발표한 바에 따르면 현대차는 2022년부터 모든 신차에
엔비디아 드라이브를 탑재하고 현대차가 자체 개발한 소프트웨어
(ccOS‘를 적용한 고성능 ‘커넥티드’ 카로 출시한다고 합니다.
(테슬라가 자랑하는 무선 업데이트 기능... 벤츠 등도 출시 예정)

엔비디아의 미래가 무조건 밝은 것만은 아닙니다.
구글, 애플, 마이크로소프트, 아마존 등의 기업이 인공지능 반도체 시장의
잠재력을 깨닫고 자체 반도체를 개발하고 있기 때문입니다.

(인공지능의 학습과 추론을 위해서는 무시무시한 양의 데이터를
최대한 빨리 처리하는 하지만 전기 소모는 적은 그러니까 고성능, 저전력의
새로운 반도체가 필요합니다. 인공지능 반도체 시장은 이제 시작 단계입니다.)

대표적으로 구글의 알파고는 1,202~1,920개의 CPU와 176~280개의 GPU를
필요로 했습니다.
그런데 알파고 리는 고작 48개의 TPU로 이세돌과 싸웠고,
알파고 제로는 업그레이드된 TPU 4개만 가지고.....
알파고 리와 100번 싸워서 100번 이겼습니다.
(TPU는 GPU보다 전력 소모가 10분의 1에 불과합니다.)

지금 이 순간도 인공지능의 두뇌는 무섭게 발전하고 있습니다, 우리는?

테슬라는 모빌아이 -> 엔비디아-> 자체 FSD(Full Self Driving) 시스템 반도체 개발,
제작은 삼성전자가. (더 높은 버전은 TSMC가)
앞으로 벤츠 등은 어떨까?

엔비디아도 이런 상황을 잘 알고 있습니다.
그래서 이젠 디바이스, 데이터센터, 자율주행차, 사물인터넷 분야에 쓰이는
인공지능 반도체 절대 강자가 되자라며 암의 인수를 결정하게 됩니다.