유튜브와 페이스북 동영상에 게재되는 타깃 광고의 정확도는 아직 불충분하다. 동영상 내용이나 상황을 이해하면서 적절한 광고를 표시하려면 높은 처리 성능이 요구되는데, 현재 AI 기술은 이를 따라잡지 못하고 있다.

현재 IT 기업들이 관심을 두고 있는 분야로는 AI 칩 개발이 있는데, 영국 벤처기업 그래프코어(Graphcore)가 이 분야에서 특히 주목받고 있다. 최근 그래프코어는 투자사에서 5000만 달러를 조달한 뒤 차세대 AI 소프트웨어 개발을 진행하겠다고 선언했다. 이 제품은 유튜브 같은 동영상 플랫폼에서 유저의 행동을 더 많이 이해해 타깃 광고의 정확도를 향상시키는데 활용된다.

그래프코어 창업자인 니겔 툰(Nigel Toon)은 자사의 인공지능에 특화된 칩은 2018년 초 출하된다고 전했다. 그래프코어는 IPU(Intelligent Processing Unit) 프로젝트에 그동안 4년을 투자했다. 향후 클라우드에서 대량의 데이터 처리에 이 칩이 이용된다.

그래프코어의 AI 칩이 스마트폰과 스마트 스피커 제품에 탑재되려면 아직 시간이 걸릴 것이다. 툰은 “최우선 주력 분야는 클라우드 영역“이라고 말했다. 현재, 머신 러닝에 최적인 칩으로 엔비디아의 GPU가 잘 알려져 있지만, 그래프코어는 성능면에서 자사의 IPU가 이를 상회한다고 주장한다.

툰에 따르면 그래프코어의 IPU 칩은 엔비디아나 구글 제품보다 처리 속도가 빠르고 유연성도 높다고 주장한다. 그래프코어는 초기 고객사의 명칭을 밝히지 않았지만, 그 이용 목적은 업로드 된 동영상 정보를 분석하는 것이라고 밝혔다.

그래프코어의 IPU는 기계 학습 알고리즘에 특화된 칩이다. 애플, 아마존, 구글 등은 머신 러닝을 활용한 음성 어시스턴트 서비스 능력을 연습 중이다. 또 AI 특화형 칩은 클라우드 처리나 인터넷 접속에 의존하지 않는 데이터 처리가 요구되는 자동운전차에도 필수다.

IPU라는 이름은 이 분야가 진화 중임을 증명한다. 최초 등장한 것은 일반적인 사무실용 애플리케이션을 작동시키는 센트럴 프로세싱 유닛(CPU)이었다. 다음은 사진과 동영상을 다루는 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)이었다.

GPU 시장에서 패권을 잡은 것은 게임 그래픽 처리 전용으로 개발된 엔비디아 제품이었다. 엔비디아의 GPU는 수천 개의 코어를 내장하고 병렬 데이터 처리를 효율적으로 하면서 딥러닝에 적용되고 있다.

하지만 엔비디아의 GPU는 순수하게 딥러닝에서 이용하기 위해 탄생한 제품이 아니기 때문에 그 성능에는 한계가 잇다. AI에 특화된 칩 제조에 나서는 기업들이 주목받고 있는 이유다. 툰은 “우리 제품의 강점은 유연성과 높은 수준의 처리 능력”이라고 말한다.

베타뉴스 우예진 기자 (w9502@betanews.net)
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