구글 딥마인드가 AI 기반 칩 설계 시스템인 '알파칩'을 공개하고, 칩 설계 분야의 혁신을 이끌고 있다고 밝혔습니다.

딥마인드는 26일(현지 시간) 알파칩의 개발 성과와 향후 계획을 발표했습니다.

알파칩은 AI를 사용하여 칩 레이아웃을 설계하는 기술로, 칩 설계에 소요되는 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 데 크게 기여하고 있습니다.

컴퓨터 칩은 수많은 블록과 회로 구성 요소, 그리고 이들을 연결하는 매우 얇은 전선으로 구성되어 있어 레이아웃 설계가 매우 복잡합니다. 또한 동시에 충족해야 하는 설계 제약 조건도 많아 칩 설계자들은 60년 넘게 칩 플로어플랜(floorplanning) 프로세스 자동화에 어려움을 겪어 왔습니다.

알파칩은 바둑, 체스, 장기를 마스터한 '알파고' 및 '알파제로'와 유사하게 강화 학습을 통해 칩 플로어플랜을 일종의 게임처럼 접근합니다. 빈 그리드에서 시작하여 모든 구성 요소를 배치할 때까지 한 번에 하나씩 배치하고 최종 레이아웃의 품질에 따라 보상을 받는 방식으로 학습합니다.

특히, 엣지 기반 그래프 신경망을 통해 상호 연결된 칩 구성 요소 간의 관계를 학습하고 다양한 칩에 대한 설계를 일반화할 수 있습니다. 이를 통해 알파칩은 설계하는 모든 레이아웃을 통해 지속적으로 성능이 향상됩니다.

딥마인드는 알파칩이 칩 배치 작업을 더 많이 수행할수록 인간 전문가처럼 더 뛰어나고 빨라진다고 설명했습니다.

알파칩은 2020년 공개 이후 모든 세대의TPU에텐서 프로세서 유닛(TPU)에 사용되어 왔습니다. TPU는 구글의 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 AI 모델의 대규모 확장을 가능하게 하는 AI 가속기 칩입니다.

딥마인드는 알파칩이 TPU 레이아웃을 설계할 때 이전 세대의 다양한 칩 블록(온칩 및 인터칩 네트워크 블록, 메모리 컨트롤러, 데이터 전송 버퍼 등)을 사전 학습한 후, 현재 TPU 블록에 알파칩을 실행하여 고품질 레이아웃을 생성한다고 설명했습니다.

알파칩은 최신 TPU인 '트릴리엄(6세대)'을 포함한 모든 TPU 설계에 사용되었으며, 세대가 거듭될수록 더 나은 칩 레이아웃을 설계하여 설계 주기를 단축하고 더 높은 성능을 제공했습니다.

알파칩은 구글 TPU와 같은 특수 AI 가속기 외에도 구글의 첫 번째 Arm 기반 범용 데이터센터 CPU인 '구글 액시온 프로세서'를 포함한 다른 칩 레이아웃 생성에도 사용됐습니다.

칩 설계 회사인 미디어텍도 삼성전자 스마트폰에 사용되는 '디멘시티 플래그십 5G'와 같은 최첨단 칩 개발을 가속화하고 전력, 성능, 칩 면적을 개선하기 위해 알파칩을 도입했습니다.

뉴욕대학교 탠던 공학부의 시다르트 가르그 교수는 "알파칩은 논리 합성부터 플로어플랜, 타이밍 최적화 등 칩 설계 전반에 걸쳐 강화 학습을 활용하는 완전히 새로운 연구 분야에 영감을 주었습니다."라고 말했습니다.

딥마인드는 알파칩이 컴퓨터 아키텍처부터 제조까지 칩 설계 주기의 모든 단계를 최적화하고 스마트폰, 의료 장비, 농업 센서와 같은 일상 장치에서 발견되는 맞춤형 하드웨어용 칩 설계를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 믿고 있습니다.

딥마인드는 현재 차세대 알파칩을 개발 중이며, 칩 설계 분야의 혁신을 지속하고 더 빠르고 저렴하며 전력 효율성이 높은 칩을 위한 미래를 만들기 위해 커뮤니티와 협력하기를 기대한다고 밝혔습니다.