“국산 인공지능 반도체를 활용한 한국형 인터넷 기반 자원공유(K-클라우드) 기술개발사업”예비타당성 조사 통과

“국산 인공지능 반도체를 활용한 한국형 인터넷 기반 자원공유(K-클라우드) 기술개발사업” 예비타당성 조사 통과

- 2024년 제5회 국가연구개발사업평가 총괄위원회 심의·의결    - 국산 인공지능 반도체 기반 인공지능 컴퓨팅 하드웨어·소프트웨어 기술생태계 본격 조성   - 2030년까지 인공지능 컴퓨팅 학습/추론 성능효율 세계 3위권, 국산화율 20% 달성 목표

 

  과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 정보통신기획평가원(원장 홍진배)과 함께 기획한 “AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발 사업”(이하 ‘K-클라우드 기술개발사업’)이 예비타당성조사를 통과*하였다고 밝혔다. 이번 예비타당성 조사 결과는 6월 26일(수) 개최된 2024년 제5회 국가연구개발사업평가 총괄위원회 심의·의결을 통해 확정되었으며, 총 사업비는 4,031억원(국비 3,426억원), 사업기간은 ’25~’30년(6년) 규모이다.

  * ’23.9월 예타 신청 → ’23.10월 예타 대상 선정 → ’24.6월 예타 통과

 

  최근 AI가 국가의 종합적인 역량을 결정짓는 AI시대가 도래함에 따라 글로벌 AI 기술패권 경쟁이 치열하게 전개되고 있다. 특히, 폭발적으로 증가하는 AI연산을 뒷받침하기 위한 AI컴퓨팅 인프라가 AI경쟁의 핵심으로 대두되며, AI반도체와 클라우드 데이터센터의 중요성이 더욱 커지고 있는 상황이다.

 

  이에 정부는 K-클라우드 기술개발사업을 통해 저전력·고성능 국산 AI반도체(NPU*, PIM** 등)에 특화된 세계 최고 수준의 클라우드 데이터센터 HW·SW 핵심기술을 확보하여 우리나라 AI컴퓨팅 경쟁력을 강화할 계획이다. 이는 지난 4월 25일 과학기술자문회의 전원회의에서 심의·의결한 「AI-반도체 이니셔티브」 9대 기술혁신 과제 중 “AI 슈퍼컴퓨팅을 지향하는 K-클라우드 2.0” 과제 및 “차세대 개방형 AI 아키텍처·SW” 과제의 핵심이다.

  * Neural Processing Unit, AI연산에 최적화된 저전력·고성능 프로세서

 ** Processing In Memory, 메모리와 프로세서 기능을 통합한 저전력 AI向 메모리반도체

 

  정부는 K-클라우드 기술개발사업에 2025년부터 2030년까지 6년간 총 4031억원(국비 3,426억원)을 투자하여 국산 AI반도체 기반 데이터센터 △인프라 및 HW, △데이터센터 컴퓨팅 SW, △AI반도체 특화 클라우드 기술 등 3개 전략분야 28개 세부과제를 추진할 예정이다. 이를 통해 사업이 종료되는 2030년에는 국산 AI반도체 기반 AI컴퓨팅 학습/추론 성능효율을 글로벌 TOP3 수준으로 강화하고, AI데이터센터 국산화율을 20%로 끌어올리겠다는 계획이다.

 

<K-클라우드 사업 목표 및 개발내용>

 

  또한, K-클라우드 기술개발사업은 AI반도체 기업, 시스템 SW 기업, 클라우드 기업, AI기업 등 AI-반도체 가치사슬 전반의 산업 활성화에도 기여할 것으로 기대된다. 정부는 이러한 기술 혁신과 산업 활성화를 바탕으로 지속가능한 AI 생태계 구현에 기여할 수 있을 것으로 보았다.

 

  과기정통부 이종호 장관은 “K-클라우드 기술개발사업은 AI시대 핵심 인프라인 AI데이터센터를 우리 기술로 완성하기 위해 필수적인 사업이며, 디지털 탄소중립에도 기여할 수 있을 것”이라며, “사업을 성공적으로 추진하여 지속가능한 AI생태계를 조성하고 AI와 AI반도체 기술혁신을 달성하는 등 「AI-반도체 이니셔티브」를 성공적으로 실현할 수 있도록 최선을 다하겠다.”고 밝혔다.

 

참고

AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업 개요

 

□ 사업 개요

 

 ○ (총 사업비/사업 기간) 4,031억원(국비 3,426억원) / `25~`30년(6년)

 

 ○ (사업목적) 국가전략자산인 AI컴퓨팅 인프라 경쟁력 확보를 위해 국산 AI반도체 기반 세계 최고 수준의 AI 컴퓨팅 HW·SW 핵심기술 확보

 

 ○ (목표) ①MLPerf 기준 추론성능효율 글로벌 TOP3(Queries/Sec/Watt), ②MLPerf 기준 학습성능효율 글로벌 TOP3(Traning Latency / Ideal Latency) ③국내 데이터센터 국산화율 20% 달성

 

 ○ (전략 과제) ①AI반도체 데이터센터 인프라 및 HW, ②AI반도체 데이터센터 컴퓨팅 SW, ③AI반도체 특화 클라우드 기술 등 3대 전략 분야 11대 중점 기술 개발(28개 과제)

 

□ 사업 구조

 

 ○ (데이터센터 인프라 및 HW) AI반도체 기반 인터페이스, 지능형 메모리 스토리지, AI컴퓨팅 클러스터 기술 등 8개 과제

 

 ○ (데이터센터 컴퓨팅SW) AI반도체 기반 클라우드 서버를 구동하기 위한 분산컴퓨팅, 시스템 SW, 초거대모델 학습·추론 SW 등 14개 과제

 

 ○ (AI반도체 특화 클라우드) AI반도체에 특화된 클라우드 아키텍처 구조, 플랫폼 개발 등 6개 과제

 

 

출처 : 과학기술정보통신부