포스코DX가 산업현장의 실시간 영상 분석에는 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용하는 하이브리드 '비전 AI 플랫폼'을 개발했다. 인공지능(AI) 모델 학습에는 그래픽처리장치(GPU)을 활용한다. 데이터 외부 반출 없이 현장에서 AI 추론을 수행해 보안·실시간성을 높이고 인프라 비용과 전력 사용량을 줄인다는 구상이다.
포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다고 18일 밝혔다.
국산 AI 반도체의 대표격인 NPU는 딥러닝, 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, GPU 대비 AI 추론에 최적화돼 있어 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다. 특히 현장 설비 제어시스템에 직접 탑재하는 방식으로, 원거리 AI 데이터센터나 서버를 거치지 않는 '엣지 AI' 구현에 적합하다.
포스코DX는 이러한 기술적 장점을 자사의 '비전 AI 플랫폼'에 접목했다. 이번에 개발된 플랫폼은 산업현장에서 수집된 다양한 영상 데이터를 하나의 환경에서 학습 데이터로 운영하고, AI 모델 관리, 성능 지표, 적용 이력 등 비전 AI 서비스 구현에 반복적으로 필요한 기능을 표준화해 공통 컴포넌트로 제공한다.
이번 플랫폼의 가장 큰 특징은 AI 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하되, 산업현장의 실시간 연산과 판단에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 방식을 적용한 것이다.
앞서 포스코DX는 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와의 협력을 바탕으로 산업현장 화재감시, 작업자 안전 모니터링 및 물류 환경의 상품 적재상태 확인 등 다양한 분야에 AI 국산화를 추진해 왔다. 그 결과 인프라 구축·운영 비용은 GPU 동일 추론성능 대비 약 50% 절감, 전력 사용량은 약 90% 감소하는 효과를 확인했다.
이를 기반으로 포스코DX는 비전 AI 기술이 적용된 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하며, 다양한 산업현장으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다.
포스코DX 관계자는 “NPU 기반 비전 AI 플랫폼은 산업현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것”이라며 “국산 NPU 활용의 체계화와 산업현장의 추론역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것”이라고 말했다.
강성전 기자 castlekang@etnews.com
