화웨이 'Ascend' 완전 해부 (AI, 성능비교)

AI 반도체 시장에서 중국의 반격이 본격화되고 있다. 화웨이는 자체 개발한 AI 칩셋 ‘Ascend’ 시리즈를 통해 반도체 자립을 실현하려 하고 있으며, 최근에는 고성능 신규 모델인 Ascend 910D의 출시를 예고하며 다시 한번 주목받고 있다. Ascend 시리즈는 단순한 연산칩이 아닌, AI 전용 생태계와 통합된 기술로 평가받는다. 이번 글에서는 Ascend 310과 Ascend 910, 그리고 차세대 910D 칩셋의 구조 및 특징을 분석하고, 글로벌 경쟁 제품들과의 성능 비교를 통해 화웨이의 전략을 종합적으로 살펴본다.

Ascend 칩셋 구조와 설계 전략

화웨이의 Ascend 시리즈는 자체 아키텍처인 ‘Da Vinci’를 기반으로 하는 인공지능 전용 칩이다. Da Vinci 아키텍처는 병렬 연산 처리에 최적화되어 있으며, 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 연산 유닛을 대거 탑재하고 있는 구조이다. Ascend 310은 엣지 디바이스를 위한 저전력 칩으로, 16TOPS의 연산 성능과 8W의 전력 소모를 제공한다. 이 칩은 스마트카메라, IoT 장비, 산업 자동화 설비 등에 적용되고 있다. 반면 Ascend 910은 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅을 위한 칩으로, 7nm 공정 기반에서 최대 256TFLOPS의 FP16 연산 성능을 발휘한다. 메모리 대역폭은 512GB/s 수준으로, BERT, GPT 등 대규모 자연어 처리 모델도 원활하게 처리할 수 있다. 또한 화웨이는 칩셋 단독 성능 외에도 MindSpore라는 전용 AI 프레임워크를 함께 제공하여, 최적화된 학습 및 추론 환경을 구축하고 있다. 특히 화웨이는 칩셋 내부에 Ascend CUBE라는 텐서 연산 전용 모듈을 넣어 딥러닝 연산 효율을 높이고 있으며, 다양한 연산 패턴에 유연하게 대응할 수 있도록 가변형 아키텍처 구조를 적용하고 있다. 이는 GPU 기반 구조보다 AI 특화된 연산 효율성을 보여주는 결정적인 요소이다. 또한 보안성과 통신 인터페이스 최적화도 반영되어, 공공 및 산업 현장에서의 활용도가 높다.

Ascend 910D의 등장과 AI 연산 경쟁력 강화

화웨이는 최근 Ascend 910D라는 신형 AI 반도체의 출시를 예고하며 시장의 이목을 집중시키고 있다. Ascend 910D는 기존 910 모델의 후속 버전으로, 같은 7nm 공정 기반이지만 내부 구조와 연산 최적화 기술에서 큰 진보를 이루었다. 특히 AI 훈련 시 기존 대비 최대 30% 빠른 처리 속도를 제공하며, 전력 소비는 오히려 낮춘 것으로 알려져 있다. 910D는 하나의 칩에서 최대 400TOPS에 달하는 FP16 연산 성능을 제공하며, 동시에 INT8 추론 연산에서 800TOPS 수준의 처리 속도를 구현한다. 이는 실시간 대규모 영상 분석, 자연어처리, 자율주행 인공지능 등에 이상적인 성능이다. 또한 이전 세대보다 캐시 메모리 용량이 크게 확장되어 데이터 병목 현상을 감소시켰고, 고속 메모리 인터페이스와 멀티칩 통신 최적화 기술이 적용되었다. 이 칩은 미국의 AI 반도체 수출 통제로부터 벗어나기 위한 전략적 제품이기도 하다. 910D는 미국 기술이 포함되지 않은 완전 독자 설계로 만들어졌으며, 이를 통해 글로벌 시장에서도 제재에 덜 민감한 대안 칩셋으로 활용될 수 있다. 실제로 화웨이는 해당 칩을 AI 클러스터 시스템, 엣지 서버, 자율주행 차량 제어 모듈 등에 활용할 계획이다. Ascend 910D는 성능 개선뿐 아니라 친환경 설계 요소도 강화되었다. 칩 설계 단계부터 열관리 시스템이 최적화되어, 냉각비용 절감과 시스템 안정성을 동시에 확보할 수 있게 하였다. 이러한 요소는 AI 서버의 운영비용을 줄이면서도 고성능을 유지하는 핵심 요인이 된다.

경쟁 칩셋과의 차별성 및 생태계 전략

Ascend 칩셋은 글로벌 경쟁사들의 제품들과 본질적으로 다른 전략을 가지고 있다. 엔비디아의 A100, H100 GPU는 고성능 AI 학습 및 추론에 강점을 가진 제품이지만, 전력 소모와 높은 가격이 주요 단점으로 지적된다. 애플의 뉴럴 엔진은 모바일 중심 AI 처리에 강점을 가지고 있으나, 서버급 연산에서는 한계가 있다. 반면 화웨이 Ascend는 범용성과 효율성의 균형을 잡은 중간 포지션을 통해 다양한 산업군을 겨냥하고 있다. Ascend 910D는 A100과 비교했을 때, 비슷한 연산 성능을 갖추면서도 전력 소모는 약 20~30% 낮고, 발열 제어 능력도 우수하다. 또한 자체 프레임워크인 MindSpore, CANN 컴파일러, 모델 변환 툴킷 등 다양한 소프트웨어를 통해 완전한 AI 생태계를 구성하고 있다. 이는 AI 인프라 구축 시 복잡한 통합 과정을 줄일 수 있다는 장점으로 이어진다. 화웨이는 기존 글로벌 공급망 의존에서 벗어나기 위한 일환으로 Ascend 칩셋의 모든 설계, 개발, 생산을 내부 또는 중국 내 협력사와 함께 진행하고 있다. 이는 기술 독립성과 보안성을 동시에 확보하는 전략이며, 미중 기술 패권 경쟁이 격화되는 현재 시점에서 상당한 전략적 가치를 갖는다. AI 생태계 측면에서도 화웨이는 교육기관, 개발자 커뮤니티, 스타트업과의 협업을 확대하고 있다. 무료로 제공되는 모델 최적화 툴과 예제 코드는 개발 장벽을 낮추고 있으며, Ascend 칩을 중심으로 하는 새로운 AI 개발 생태계를 빠르게 형성하고 있다. 이러한 포괄적 전략은 단순한 칩 공급을 넘어선 플랫폼 중심 AI 접근법의 일환이다.

화웨이 Ascend 시리즈는 기술 자립, 성능 경쟁력, 생태계 통합이라는 세 가지 축을 중심으로 빠르게 성장하고 있다. 특히 Ascend 910D는 차세대 고성능 AI 칩으로, 연산 속도와 효율성 면에서 글로벌 경쟁 제품에 뒤지지 않으며, 독자적인 기술력으로 미국 수출 통제를 우회할 수 있는 중요한 전략 자산이 되고 있다. 앞으로 AI 서버, 스마트시티, 자율주행 등 다양한 산업군에서 화웨이 칩의 채택이 확대될 것으로 보인다. 지금이야말로 화웨이의 AI 반도체 전략을 깊이 이해하고, 미래 시장의 방향성을 예측할 때이다.