AI가 설계한 AI칩

 

AI가 AI칩을 설계했다. 인공지능은 기존에 엔지니어가 설계한 칩들보다 효율적인 칩을 매우 빠른 시간내에 디자인해냈다. 기계, 전자, 컴퓨터를 비롯한 각 분야의 전문가들이 수 개월에 걸친 노력을 통해 설계되던 칩이 최근 구글의 연구팀에 의해 6시간도 채 지나지 않아 설계되었다.

 

Chip floorplanning은 칩 부품의 물리적 레이아웃을 설계하는 프로세스로, 장치의 궁극적 성능을 위한 핵심 기술이다. Chip floorplanning은 메모리 등 수천 개의 구성 요소와 수 킬로미터에 달하는 와이어들을 마이크로 사이즈의 좁은 공간안에 위치시켜, 컴퓨터 칩이 효율적이고 강력한 퍼포먼스를 내도록 설계하는 기술이다. 구글 연구팀은 chip floorplanning을 reinforcement learning problem으로 정의하고, edge-based graph convolutional neural network architecture을 설계하여 칩을 설계했다. AI 알고리즘의 학습을 위해 약 10,000여개의 칩 평면도가 활용됐으며, 결과적으로 AI는 칩 설계에 가장 적합한 평면 배치 방법을 스스로 터득, 우수한 공간 활용과 효율적인 전력 운용을 하는 평면도를 6시간 이내에 설계해냈다.

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인상 깊었던 점은, 여러 전문가가 힘을 합쳐 수 개월간 걸쳐 설계해왔던 칩을 AI는 6시간도 채 걸리지 않아 설계했다는 점이다. 이는 수백에서 수천배 더 빠른 퍼포먼스로, 향후 마이크로 칩 설계에 있어 인간의 노력을 획기적으로 절약할 수 있게 될 것이다. 또 한 가지 재미있는 점은, 이렇게 AI에 의해 설계된 칩은 칩 위 구성 요소들의 배치가 독특했다는 점이다. 기존 인간들이 설계했던 칩들과 달리, AI의 칩 위 구성 요소들은 상당히 불규칙적으로 위치해있다. 그 모습이, 마치 인간의 칩이 로마의 Timgad나 당의 장안과 같은 계획도시라면, AI의 칩은 자연스래 사람들이 모여서 형성된 도시처럼 보였다.

 

우리는 책을 분류하고 책장에 유형과 크기에 따라 가지런히 정리한다. 침대를 구석에 붙이고, 책상을 이렇게, 옷장을 저렇게 배치한다. 주차장은 반듯이 정렬되어 있고, 이에 맞춰 차들은 가지런히 주차된다. 규칙적으로 식사하고 정해진 시간에 일과를 보낸다. 하지만 이 모든 것이 과연 '본래의 목적'에 있어 최대한의 효과를 가져오는 디자인인 것일까? 현재 우리 주위의 디자인은 학습에 최적화된 책장 구성, 충분한 수면과 건강한 삶을 위한 가구 배치, 공간/시간상 최고의 효율적인 주차, 건강하고 최상의 퍼포먼스를 보이는 생활을 할 수 있도록 삶의 패턴과 스케줄이 설계되어 있을까? 어쩌면 최고의 학습을 위해서는 책장이 이중나선형으로 디자인 되어야할지도 모른다. 어쩌면 질좋은 수면을 위해서 침대는 벽과 떨어지고 경사지게 기울어져 있어야 할지도 모르며, 주차장은 계단식 논처럼 디자인되어야 시간/공간에 있어 더 효율적일지도 모른다. 식사는 3끼가 아닌 5끼를 불규칙하게 먹는 것이 오히려 건강에 좋을수도 있고, 일과는 9 to 6가 아니라 간헐적으로 내키는 시간에 진행하는 것이 더 탁월한 퍼포먼스를 보일 수도 있다. 다소 극단적인 예시를 들었지만, 충분히 여러 분야에 있어 의문을 던져볼 주제라 생각한다. 이를 통해 우리는 최소한 새로운 인사이트를 발굴하거나, 나아가 기술적 한계로 인해 현실화가 어려웠던 부분에 있어 기술을 통해 가장 효과적인 디자인을 설계할 수도 있을 것이라 생각한다.

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A graph placement methodology for fast chip design

 

Nature
10.1038/s41586-021-03544-w
9 Jun 2021

구글 연구팀의 AI가 설계한 AI칩

 

 

 

 

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