학습은 GPU·실행은 NPU…하이브리드 AI 적용
포스코DX(대표 심민석)가 국산 AI(인공지능) 반도체를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 시장 확대에 본격 나섰다.
포스코DX는 이번 기술 개발을 위해 국산 AI 반도체의 대표격인 NPU에 주목했다.
NPU는 딥러닝·머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, GPU 대비 AI 추론에 최적화돼 있어 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다.
또 현장 설비 제어시스템에 직접 탑재하는 방식이어서 원거리 AI 데이터센터나 서버를 거치지 않는 '엣지(Edge) AI' 구현에 적합하기 때문에 데이터의 외부 유출이 없을 뿐더러 즉각적인 추론도 가능하다는 강점을 갖고 있다.
포스코DX는 이러한 기술적 장점을 회사가 보유한 '비전(Vision) AI 플랫폼'에 접목했다.
그 결과 산업현장에서 수집된 다양한 영상 데이터를 하나의 환경에서 학습 데이터로 운영할 수 있게 됐다. 또 AI모델 관리, 성능 지표, 적용 이력 등 Vision AI 서비스 구현에 반복적으로 필요한 기능을 표준화하면서 신규 프로젝트의 수행 기간을 줄이고 서비스도 빠르게 확장하는 효과가 나타났다.
특히 이번 플랫폼에서 가장 주목할 부분은 AI 모델 학습과 개발에는 기존 GPU를 활용하면서 산업현장의 실시간 연산과 판단에는 국산 NPU를 적용한다는 것이다.
여기에 더해 연구·검증 단계에서도 NPU를 활용해 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용 등을 현장 적용 전 미리 검증하고, 현장 특성에 맞는 최적의 AI 모델과 NPU 적용 방안을 도출 할 수 있도록 설계했다.
포스코DX는 앞서 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와도 산업현장 화재감시, 작업자 안전 모니터링 및 물류 환경의 상품 적재상태 확인 등 다양한 분야에 걸쳐 AI 국산화를 추진한 바 있다. 당시 인프라 구축·운영 비용은 GPU 동일 추론 성능 대비 약 50% 절감, 전력 사용량은 약 90% 감소하는 효과를 확인했다.
포스코DX 관계자는 "NPU 기반 Vision AI 플랫폼은 산업현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업현장의 추론역량 향상에 기여하는 기술개발에 더 많은 역량을 쏟겠다"고 했다.
