포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 산업현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다고 18일 밝혔다.
포스코DX에 따르면, 신경망처리장치(NPU)는 딥러닝·머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체다. GPU보다 AI 추론에 최적화돼 인프라 비용과 전력 사용량을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 현장 설비 제어 시스템에 직접 탑재해 원거리 데이터센터나 서버를 거치지 않고 연산하는 '엣지 AI' 구현에도 활용할 수 있다.
포스코DX는 이러한 장점을 자사의 '비전(Vision) AI 플랫폼'에 접목했다. 이번에 개발된 플랫폼은 산업현장에서 수집된 다양한 영상 데이터를 하나의 환경에서 학습 데이터로 운영하고, AI모델 관리, 성능 지표, 적용 이력 등 Vision AI 서비스 구현에 반복적으로 필요한 기능을 표준화해 제공한다.
특히 AI모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하되, 산업현장의 실시간 연산과 판단에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 방식을 적용했다. 연구·검증 단계에서도 NPU를 활용할 수 있는 환경을 마련해 실제 산업 현장에 적용하기 전 NPU 기반 추론 성능과 효과성을 사전에 확인할 수 있도록 했다. 이를 통해 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용 등을 현장 적용 전 미리 검증하고, 현장 특성에 맞는 최적의 AI 모델과 NPU 적용 방안을 도출할 수 있다.
앞서 포스코DX는 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와의 협력을 바탕으로 산업 현장 화재 감시, 작업자 안전 모니터링 및 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등 다양한 분야에 AI 국산화를 추진해 왔다. 그 결과 인프라 구축·운영 비용은 GPU 동일 추론 성능 대비 약 50% 절감, 전력 사용량은 약 90% 감소했다. 포스코DX는 Vision AI 기술이 적용된 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하며, 다양한 산업 현장으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다.
포스코DX 관계자는 "NPU 기반 Vision AI 플랫폼은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업 현장의 추론 역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 말했다.