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Forbes IT 기사 리뷰 - Google's Tensor SoC최신 기술동향 2021. 8. 10. 20:19반응형
최근, Google은 Blog [1]를 통해 Tensor라는 이름의 SoC를 개발했고, Google의 자체 개발 smartphone인 Pixel 6에 탑재할 예정이라고 밝혔다. 이와 관련해서 이번에 리뷰할 내용은 Forbes에 실린 'What Does Google’s Tensor SoC Mean For Google’s Hardware And Software Efforts?' [2] 라는 기사다. 이번 글에서도 기사 하나만을 리뷰하기보다는 구글이 스마트폰과 SoC 생태계에 뛰어드는 스토리를 조금 풀어보고자 한다.
Google은 모든 것을 알고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로, 지구상 최고이자 최강의 기업으로 꼽히는데, 이를 가능케했던 것들은 압도적인 데이터를 바탕으로 하는 AI 기술이었다. 전 세계 60억 인구가 구글을 통해 원하는 자료들을 찾고 이를 통해 막대한 데이터를 쌓아 이를 기반으로 AI를 발전시키는 선두주자의 역할을 해왔다. 하지만, 안드로이드와 iphone으로 양분되는 스마트폰 OS 시장에서 안드로이드를 만든 구글이 smartphone도 만든다는 사실을 모르는 사람이 생각보다 많다. 2019년 미국 시장 기준으로 약 3~4 %의 점유율을 차지하고 있는 것에서 알 수 있듯이 구글의 위상에 비해 상대적으로 인지도가 낮다. 구글이 고전하는 대표적인 이유는 스마트폰 유통 생태계가 아닐까싶다. 좋은 서비스를 잘 만들고 마케팅을 하면 되는 SW와는 다르게, HW는 실제 소비자에게 도달하기까지의 유통망이 중요하다. 하지만, Apple, Samsung 등의 기존 스마트폰 강자들의 유통 생태계가 워낙 강하게 자리잡고 있어서, 이를 파고들기 힘든 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, Google은 HW를 놓을 생각이 없어보이고, SoC까지 개발하기에 이른다.
그러면 왜 Google은 자기들이 잘하는 AI와 추천 서비스로 열심히 돈을 벌다가 HW에 눈길을 돌리고 있는걸까? 첫번째는 사업의 다각화다. 많이들 알다시피 Google을 포함한 대부분의 플랫폼 기업들의 가장 큰 수입원은 광고다. AI를 기반으로 유저들이 필요할만한 서비스를 타겟팅하여 광고를 하고 수익을 받는다. 이 비즈니스 모델을 통해 구글, 페이스북 등의 플랫폼 기업들이 폭풍성장을 거듭해왔다. 하지만, 스마트폰 및 PC를 통해 광고를 보는 인구의 수는 정해져있고, 경쟁자는 늘어가고 있는데, 이는 광고를 통한 수익원의 근본적인 한계로 이어진다. 이런 이유로 플랫폼 기업들은 새로운 수익원을 원하게 된다. 두번째로, 소비자들과의 contact point를 늘리기 위함이다. 유저들은 구글을 통해 검색하여 원하는 정보를 얻고, 다음 검색까지 구글의 손을 떠나게 된다. 유저들의 체류시간이 곧 돈으로 이어지는 플랫폼의 특성상 Google은 유저들이 더 오랫동안 자신들과 소통하기를 바랄 것이다. 따라서, 인공지능 스피커, 스마트폰 등을 통해 플랫폼 상에 체류하는 시간을 늘림으로써 새로운 비즈니스 모델이 생길 수 있는 contact point를 늘릴 수 있다는 전략도 있을 것으로 보인다. 이런 이유로 Google은 smartphone을, Facebook은 직접 AR/VR 기기를 만들고, 기업 내에 HW를 개발하는 팀도 구성한다. 하지만, Smartphone 등의 HW 기기는 수 많은 부품들을 필요로 하기 때문에 Modem 같은 부품들의 상황도 고려해야 한다. 자신들에게 딱 맞는 chip을 매번 사다 쓰기에는 Qualcomm이나 Intel 등의 기업간의 관계, 비용, 성능 등을 포함해서 고려해야 할 사항이 너무 많다. 이런 선택지에서 Apple과 Google이 택했던 길은 '아, 그냥 내가 만들게', 즉, 자체 개발이다. 엄청난 기술력과 인적자원을 바탕으로 Apple은 자체 개발 고성능 칩인 M1을 자체 개발하였고, Google은 Tensor라는 SoC를 탑재할 예정이라고 한다.
Google은 AI에 대해서는 독보적인 위치에 있기 때문에 AI 경험을 바탕으로 AI에 특화된 Tensor SoC를 개발했다. 이전에도 Cloud에 탑재하는 Computing chip인 TPU를 성공적으로 개발했던 경험이 있기 때문에, 이를 기반으로 Mobile device에 올라갈 Chip도 좋은 성능을 보일 것으로 기대한다. 단, 이 기사에서 소개하는 것은 Inference에 특화된 chip이라는 점이다. Machine Learning은 크게 Train을 하고, 이를 기반으로 Inference를 하는 과정으로 이루어지는데, 두 가지 모두를 최적화시키는 힘들기 때문에 Inference를 기준으로 최적화가 되어있다. 솔직히, Model을 단말에서 직접 Train시키는 경우는 일부의 online training을 제외하면 적을 것으로 보이기 때문에 이 접근은 reasonable해보인다. 그러면 이 chip을 누가 생산할 것이냐에 따라서는 여러 option이 있어보인다. TSMC나 Samsung의 Foundary가 큰 후보군이지만, Modem의 성능 또한 고려해야 하기 때문에 Qualcomm 등 다양한 기업들의 장단점을 따져서 선택을 해야할 것으로 보인다.
Conclusion
개인적으로는 Tensor Soc의 Pixel6 탑재보다 Google이 Mobile AI Chip 개발도 진행하고 있다는 점에 포인트를 주고 싶다. Google은 AI 알고리즘을 연구하는 것에 그치지 않고, 이 알고리즘을 돌리기 쉬운 Chip부터 시작해, Chip이 장착될 Cloud 및 Mobile device까지 장악해나가고 있다. Google의 기술력은 AI-chip을 설계하기 위해 AI를 활용하는 경지에 도달했고, 최근, 사람보다 빠르게 AI-Chip을 설계하는 논문을 Nature에 publish [3]했다. 사람이 아닌 AI가 만드는 Chip에 대한 기술력은 다른 기업들과의 격차를 더 벌리고, 과거와는 비교되지 않을 정도의 큰 영향력으로 HW 시장을 장악하지 않을까 생각해본다.
Reference
[1] https://blog.google/products/pixel/google-tensor-debuts-new-pixel-6-fall
[3] https://ai.googleblog.com/2020/04/chip-design-with-deep-reinforcement.html
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