RISC-V SIMD/VLIW DSPs...

Synopsys가 이걸로 뭔가 가능성을 제공해주고 그걸 SoC 업체에서 받아서 만들어주는 추세인 것 같다. 일종의 application specific한 기능을 programmable하게 구현할 수 있게끔 하려는 것인데, 잘은 몰라도 FPGA보다 뭔가 유리한 점을 여러 가지 내세워서 그렇게 하지 싶다. 특히나 이런 기능을 gcc toolchain과 곧바로 접목시키면 상당히 powerful한 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여주겠지 싶다.

그런 것에 혹해서 이미 여러 회사들이 자신들의 application에 맞춰 이 기능을 어떻게 잘 써보나 검토중인 것 같고, AI도 그 연장선 중 하나라고 본다.

하드웨어와 소프트웨어가 결합된 일은 사실 시간이 꽤 많이 드는 작업인데, 그것은 뛰어들어가는 사람들이 제법 많아야 하고 전반적인 개념을 뛰어든 사람들 모두가 이해하려면 쉽지 않기 때문이기도 하다. 만일 이 모든 것을 전부 아우를 수 있는 사람이 있다면 문제는 180도 달라져서 혼자 북치고 장구치고 나머지는 떡만 주워먹으면 되는 상황도 있을 수 있다고 본다. 그저 들러리나 서있다가 과실의 단맛만을 취해갈 수 있기를 바랄테지.

사람들이 흔히 이런 걸 물어보고 있는 것 같다. RISC-V에서의 SIMD가 intel의 SIMD 보다 좋냐, 다시 말해 이게 왜 좋냐 이런 뜻인 것 같은데, RISC-V라는 프로세서가 오픈소스라서 업체 입장에선 라이센스 문제/비용에서 벗어날 수 있고 또 그렇게 개발된 툴을 쉽게 가져다 쓸 수 있기 때문이다. 왜 CPU하면 intel만 떠올리는지 알 수 없지만. 어쨌든 인텔이 아닌 업체라도 돈만 잘 투자되고 사람만 잘 투입되면 훨씬 좋은 결과를 얻을 수 있는 게 이 바닥이다.

정말 고무적인 사실은 AI가 다시 이 세상의 주목을 받게 되었고, 그것이 다른 어떤 획기적인 아이디어나 개념에 의해서 breakthrough한 게 아니라 기존의 neural network에서 layer를 크게 늘렸을 때에도 해를 구할 수 있는 방법이 마련되었기 때문이다. 더 쉽게 줄이면 곱하기와 덧셈이 오지게 많은 응용분야가 필수 불가결한 상황이 되었다는 것이고, 그래서 반도체 업체들의 생명을 또 그렇게 연장시켜 갈 수 있게 되었다는 거다. 뭘 하려든 간에 곱하기와 덧셈은 점점 더 빨라져야 되고 단위시간에 점점 더 많이 할 수 있어야 하는 세상인 거다. 지금 있는 반도체로는 에너지 소모와 발열이 심해서 더 선폭이 가는 반도체를 계속해서 만들어내야 하고 더 좋은 구조로 곱셈/덧셈을 할 수 있게 해야하고 그런 응용분야가 자꾸자꾸 계속해서 나와줘야 되는 상황이 또 나왔다는 거다.

이를테면 그 옛날 통신시스템이 수 없이 많은 곱셈 덧셈을 하는 DSP기술이 나오게 했듯이 이젠 AI가 그 역할을 이어받게 되는 거다. 물론 정신 나간 사람들은 지금의 AI 처리기를 이용해서 통신시스템을 구현하자는 주장을 하고 있긴 하지만. 6G로 가더라도 통신시스템은 AI가 요구하게 될 복잡도에 비해서는 덜 해질 것이 뻔한 상황이니까 통신시스템이 산업 전반을 리드해나간다기 보단 AI가 산업 전반을 주도하는 상황이 되는 것이지 싶다.

또 하나 다행스러운 것은 기존의 혹은 지금의 AI를 한다는 사람들의 대다수가 tensorflow니 그것을 구동하기 위한 python이니 하는 것에 열을 올리고 있다는 것이다. 좀 더 나아가서 CUDA를 한다고 하고 있다는 것이다. 이 사람들이 실리콘에 가까와져서 어떻게 이것들을 빨리 구현하냐 하는 것에 관심이 없어서 이 바닥 사람들의 일자리를 전혀 넘보지 않는다는 게 고마운 거다. 그러니까 코딩을 한다고 떠들고 AI의 힘을 빌어서 자신의 모듈을 완성시키고 하는 일들에 관심을 가져주는 게 고마운 거다. 어떻게 AI의 밑바닥이 구현되는지 따위는 요새 그걸 전공한다는 사람에게 물어봐도 관심도 없고 알지도 못했다는 거다. 고맙다 다들.