정용환 기자
구글 AI 연구 부문인 구글딥마인드가 칩 레이아웃 설계가 가능한 AI인 알파칩(AlphaChip)을 발표했다. 알파칩은 이미 실제 칩 개발에 도입되어 구글과 미디어텍(MediaTek) 칩 설계에 활용되고 있다.
구글딥마인드는 2020년 4월 칩 레이아웃 설계가 가능한 AI 학습 방법에 관한 연구 논문을 프리프린트 서버인 아카이브에 공개하고 2021년 6월에는 과학 저널 네이처에 논문을 게재했다. 2024년 9월 26일에는 새로운 논문 추가 정보를 네이처에 게재하면서 동시에 칩 레이아웃 설계 AI명을 알파칩으로 명명했다.
IC 칩은 가는 배선으로 연결된 여러 블록으로 구성되어 있으며 각 블록을 배치할 때는 복잡한 설계 요구 사항을 충족해야 한다. 이 때문에 인간에 의한 레이아웃 설계에는 수 주에서 수 개월이 소요된다. 반면 알파칩은 단 몇 시간 만에 레이아웃 설계를 완료할 수 있다.
알파칩은 바둑 AI 알파고(AlphaGo)와 게임 AI 알파제로(AlphaZero)와 유사한 접근 방식을 채택하고 있으며 칩 레이아웃 설계를 게임으로 간주하여 처리를 실행한다. 구체적으로는 빈 칸에 회로 구성 요소를 하나씩 배치하고 완성된 레이아웃 품질에 따라 보상을 주는 학습 방법이 사용되고 있다.
또 기존 IC 칩에서 구성 요소 간 관계를 학습해 일반화하고 다른 칩 레이아웃 설계에 활용하는 것도 가능하다. 알파칩은 많은 칩 레이아웃을 학습할수록 고속 처리가 가능해진다고 한다.
알파칩은 이미 실제 칩 설계에 사용되고 있으며 구글 자체 설계 AI 특화형 칩 TPU에서는 2020년 이후 등장한 TPU v5e, TPU v5p, 트릴리움(Trillium) 3개 모델에서 알파칩이 활용되고 있다. 또 2024년 4월 발표된 구글 자체 설계 ARM 프로세서 액시온(Axion)에서도 알파칩이 사용됐다. 더불어 구글은 알파칩을 다른 회사에도 제공하고 있으며 이미 미디어텍이 스마트폰용 칩 미디어텍 디멘시티(MediaTek Dimensity) 5G 개발에 알파칩을 채택하고 있다.
알파칩에 의한 설계와 인간에 의한 설계를 비교했을 때의 배선 길이 감소율을 보여주는 그래프도 제시되어 있는데 감소율이 점차 상승하고 있음을 알 수 있다. 또 알파칩 소스 코드는 별도 링크를 통해 공개되어 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
이원영 기자
이석원 기자
