"로봇은 빠르기만 해선 안 된다"…AMD가 본 피지컬AI 시대

Advanced Micro Devices (AMD). (로이터)

[이데일리 한광범 기자] 인공지능(AI)이 답변을 생성하는 단계를 넘어 로봇과 기계를 직접 움직이는 ‘피지컬 AI’로 확장하면서 기존 AI 성능 평가 기준도 달라져야 한다는 주장이 나왔다. 단순 연산 성능보다 센서가 정보를 받아 실제 동작을 수행하기까지 시스템 전체가 얼마나 빠르고 예측 가능하게 작동하는지가 중요하다는 것이다.

살릴 라제(Salil Raje) AMD 어댑티브 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 수석 부사장 겸 총괄은 19일 AMD 공식 블로그를 통해 “피지컬 AI 시스템은 단순히 답변을 생성하는 데 그치지 않고 실제 행동을 수행한다”며 응답성·예측 가능성·전력 효율성·안전성이 새로운 성능 요소로 부상하고 있다고 밝혔다.

라제 부사장은 특히 ‘시간’을 강조했다. 로봇이 주변 환경을 정확하게 인식하고 올바른 판단을 내려도 정해진 시간 안에 행동하지 못하면 충돌이나 불안정한 움직임으로 이어질 수 있다. 사람과 가까운 거리에서 작업하는 휴머노이드 로봇에서는 이런 특성이 더욱 중요하다.

라제 부사장은 AI 반도체의 대표적 성능 지표인 TOPS(초당 테라 연산 횟수)만으로 피지컬 AI 성능을 판단하는 데 한계가 있다고 지적했다.

TOPS는 얼마나 많은 연산을 처리할 수 있는지는 보여주지만 로봇이 상황을 감지하고 판단한 뒤 실제 행동까지 정해진 시간 안에 끝낼 수 있는지는 보여주지 못한다. AI 모델이 빠르게 작동해도 데이터 이동이나 메모리 복사, 작업 스케줄링에서 지연이 발생하면 로봇의 반응은 늦어진다.

(AMD 제공)

이에 따라 피지컬 AI는 센서 입력부터 실제 물리적 동작까지 전 과정을 기준으로 평가해야 한다는 게 AMD의 설명이다. 평균 지연시간뿐 아니라 순간적인 지연 급증인 ‘테일 레이턴시’와 응답시간 변동 폭인 ‘지터’도 중요하다.

“TOPS만으로 로봇 성능 판단 못해”

피지컬 AI가 단일 워크로드가 아니라는 점도 강조했다. 인식과 AI 추론은 GPU와 NPU에 적합하지만 모터 등을 정해진 시간에 제어하려면 결정론적 실행이 가능한 FPGA와 적응형 SoC가 필요하다. CPU는 각 구성 요소가 함께 작동하도록 조정하는 역할을 맡는다.

모든 센서 데이터와 제어 작업을 하나의 프로세서에서 처리하면 대역폭과 소비전력, 지연시간 측면에서 한계가 생길 수 있다. AMD는 이에 따라 주변 환경을 인식·추론하는 ‘두뇌’와 통신을 담당하는 ‘척추’, 움직임을 담당하는 ‘관절과 손’ 등에 각각 적합한 컴퓨팅 자원을 배치하는 분산형 구조를 제시했다.

안전성 역시 개별 반도체가 아닌 시스템 전체 관점에서 설계해야 한다고 봤다. 일부 시스템에 장애가 발생해도 다른 영역으로 확산되는 것을 막고 안전한 상태로 전환할 수 있도록 초기 설계부터 대응 체계를 마련해야 한다는 설명이다.

AMD는 이런 접근을 반영해 CPU·GPU·NPU·FPGA를 결합한 ‘크리아 AI 로보틱스 개발자 플랫폼’ 등을 제공하고 있다. AMD가 인용한 제3자 테스트에서는 크리아 AI SOM이 초당 8000회의 제어 의사결정을 수행하면서 AI 추론시간을 100밀리초 미만으로 유지했다.

라제 부사장은 “최대 컴퓨팅 성능은 중요하지만 이것만으로 시스템의 전체 성능을 평가할 수는 없다”며 “시스템 전체를 최적화하고 각 워크로드에 적합한 컴퓨팅 엔진을 배치하는 개발자가 실제 환경에서 안정적으로 작동하는 로봇을 구현할 수 있다”고 강조했다.