GPU 학습·NPU 추론 하이브리드 구조…실시간 현장 AI 구현
GPU 대비 인프라 비용 50%·전력 사용량 90% 절감 효과 확인
포스코DX가 국산 AI 반도체인 NPU를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발하고 제조 현장의 AI 기술 자립화에 나선다.
포스코DX는 산업현장에서 수집되는 영상 데이터를 통합 관리하고 AI 모델의 학습·운영을 지원하는 ‘Vision AI 플랫폼’에 국산 NPU를 적용했다고 18일 밝혔다.
NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, GPU에 비해 AI 추론에 최적화돼 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다. 특히 설비 제어시스템 등에 직접 탑재하는 엣지 AI 구현에 적합하다. 이를 통해 제조 현장에서 데이터를 외부로 전송하지 않고 실시간으로 분석·판단할 수 있어 보안성이 높다.
포스코DX가 개발한 ‘Vision AI 플랫폼’은 산업현장에서 수집한 다양한 영상 데이터를 학습 데이터로 통합 관리하고 AI 모델 관리와 성능지표, 적용 이력 등 Vision AI 서비스 구축에 필요한 기능을 표준화했다. 이를 통해 신규 AI 프로젝트의 개발 기간을 단축하고 여러 산업현장으로 서비스를 확장할 수 있도록 했다.
또 AI 모델을 학습하고 개발하는 과정에서는 기존과 같이 GPU를 사용하면서 실제 산업현장의 실시간 추론에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 구조를 채택해 이목을 끈다. 연구·검증 단계에서도 NPU를 활용할 수 있도록 해 현장 적용 전에 추론 성능과 효과를 확인할 수 있도록 했다.
이를 통해 AI 모델의 정확도와 처리속도뿐만 아니라 전력 효율과 운영비용까지 사전에 검증하고 현장 특성에 맞는 최적의 AI 모델과 NPU 적용 방안을 도출할 수 있다는 설명이다.
포스코DX는 앞서 국내 NPU 개발사인 딥엑스, 모빌린트 등과 협력해 산업현장 화재감시와 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재상태 확인 등 다양한 분야에서 AI 국산화를 추진해 왔다.
그 결과 GPU와 동일한 추론 성능을 기준으로 인프라 구축·운영 비용은 약 50%, 전력 사용량은 약 90% 절감하는 효과를 확인했다. 포스코DX는 이를 기반으로 기존 Vision AI 적용 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하고 다양한 산업현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다.
포스코DX 관계자는 “NPU 기반 Vision AI 플랫폼은 산업현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것”이라며 “국산 NPU 활용을 체계화하고 산업현장의 추론 역량 향상에 기여하는 동시에 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것”이라고 말했다.
한편, 포스코그룹도 제조 현장에 피지컬AI를 활용한 인텔리전트 팩토리를 확산하는 등 제조업의 AI 전환에 속도를 내고 있다. 포스코그룹은 지난 7월 2일 열린 CEO 인베스터데이에서 철강 사업을 통해 축적한 설비 자동화·지능화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 프로세스 산업용 피지컬AI 사업화를 추진하겠다는 계획을 밝혔다.
