신경망처리장치(NPU·Neural Processing Unit)는 뇌 신경망의 원리를 반도체로 재현한 첨단 기술이다. 삼성전자와 퀄컴, 화웨이 등 글로벌 반도체 업체가 앞다퉈 개발 중인 차세대 먹거리 중 하나다.

NPU는 CPU나 GPU와는 달리 대규모 병렬 연산을 빠르게 수행할 수 있다. 종전에는 AI를 사용하려면 빅데이터를 분석하는 서버와 통신으로 연결해야 했지만, NPU는 독립적으로도 AI를 쓸 수 있게 해준다.

이에 따라 NPU는 AI 구현을 위한 필수품으로 자리잡는 추세다. 갤럭시 S10과 LG전자 V50, 화웨이 P30과 샤오미 Mi9 등이 NPU를 탑재한 대표 제품이다. 통신이 끊긴 상태에서도 음성이나 얼굴 인식을 사용할 수 있다. 미래에는 말을 듣고 인간 감정을 파악하거나 대화도 가능할 전망이다.

안전을 위해서도 '온 디바이스 AI'는 필수적이다. 미래에는 자율주행 자동차를 비롯해 도시 전체가 AI를 활용하게 되는데, 통신이 끊긴다고 AI도 작동을 멈춘다면 심각한 사고를 불러올 수 있어서다.

삼성전자가 NPU를 핵심 성장 분야로 지목한 이유도 여기에 있다. AI 확대와 발 맞춰 NPU도 시스템 반도체 시장에서 역할을 확대할 것이라는 기대다.

삼성전자는 2030년 시스템 반도체 1위로 올라서는데 NPU가 가장 큰 역할을 할 것으로 예상했다. 핵심 분야인 SoC에서 NPU 비중이 높아진다는 해석이다. 이어서 이미지센서(CIS)와 디스플레이 반도체(DP)를 시스템 반도체 부문 주요 사업으로 꼽았다.

가트너에 따르면 NPU를 탑재한 시스템 온 칩(SoC) 시장은 지난해 43억달러에서 2023년 343억달러로 8배 가량 규모를 확대할 예정이다. 연 평균 52%씩 커지는 셈이다.

적용 분야도 넓다. ▲모바일 기기에 쓰이는 애플리케이션 프로세서(AP) ▲인포테인먼트와 자율주행 등에 쓰이는 전장용 반도체 ▲빅데이터 처리 성능을 획기적으로 높일 수 있도록 하는 데이터센터용 딥러닝 전용 NPU 등이 현재까지 알려진 응용가능 분야다. 삼성전자는 위 3개 분야를 중심으로 NPU를 개발 중이다.

다른 반도체 제품에도 시너지를 일으킬 수 있다. AP 등 SoC뿐 아니라 CIS(CMOS이미지센서)와 메모리 등에 NPU 기술을 적용할 수 있고, 더 크게는 AI에 최적화한 통합 솔루션을 제공할 수도 있다는 얘기다.

역량도 충분하다. 삼성전자는 자타가 공인하는 메모리 반도체와 파운드리 부문 세계 최고다. 이미 NPU와 발 맞출 차세대 메모리 등 제품을 개발 중이라고도 설명했다.

삼성전자는 NPU 개발을 위해 하드웨어 30%, 소프트웨어 70% 비중으로 전문 인력을 찾아나선다는 방침이다. 국내뿐 아니라 해외 인재들도 적극 영입하겠다는 입장이다.

앞서 삼성전자는 지난 5월 캐나다 밀라연구소에 종합기술원 몬트리올 AI랩을 확장 이전하고 몬트리올 대학교와 요수아 벤지오 교수, 맥길대학교 연구진 등과 협업을 시작한 바 있다. 2017년부터는 뉴럴프로세싱연구센터(NPRC)를 통해 국내 대학과도 인공지능 관련 공동 연구를 진행하고 있다.

그 밖에도 삼성전자는 수원과 중국 시안, 인도 방갈로르와 이스라엘 텔아비브, 미국 산호세까지 7개 국가에서 NPU와 AI를 연구하는 기술원을 운영 중이다.

젊은 인재들이 연구 욕심을 충족할 수 있는 분위기를 만들겠다는 방침도 전했다. 삼성전자는 모바일과 전장 등 다양한 분야에서 사업을 진행하고 있는 만큼 좋은 환경을 갖추고 있다며 자신감을 내비치기도 했다.

단, 삼성전자는 NPU 기술 효율을 극대화하기 위해 타사와의 협업 가능성도 열어놨다. NPU가 아직 고난도 기술로 독자 개발이 어려운 만큼, 힘을 합칠 수밖에 없다는 설명이다. 필요에 따라서는 인수합병(M&A)도 추진할 것이라며 덧붙였다.

삼성전자 시스템 LSI사업부 강인엽 사장은 "딥러닝 알고리즘의 핵심인 NPU 사업 강화를 통해 앞으로 다가올 AI 시대에서 주도권을 잡겠다"며 "향후 차별화된 기술과 글로벌 기관과의 협력, 핵심 인재 영입 등을 통해 혁신적인 프로세서를 선보이겠다"고 말했다.