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꽁 머니 카지노 3 만학교 신소재공학부 김형진 교수팀이 기존 컴퓨팅 시스템의 연산 효율을 증가시킬 차세대 메모리 반도체 기반의 인공지능 연산 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 성과는 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인공지능 반도체 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기존 컴퓨팅 시스템은 메모리와 프로세서가 분리되어 있어 연산이 진행될 때 데이터의 이동이 필요하다. 이러한 구조적 특징으로 인해 빅데이터 처리가 필수적인 인공지능 연산 효율이 떨어진다. 이 같은 한계를 극복하기 위해 데이터가 저장된 메모리 반도체 내에서 연산을 직접 수행할 수 있는 인공지능 반도체 기술이 주목받고 있다. 이 기술은 데이터의 이동 없이 인공지능 알고리즘을 병렬적으로 수행하여 연산 효율을 높이고, 저전력으로 구동할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존 소프트웨어 알고리즘을 하드웨어 기반으로 구현하기에는 한계가 존재하며, 현재 양산 중인 낸드 플래시 메모리는 트랜지스터가 직렬로 연결되어 있어 병렬 연산을 수행하기 어렵다는 문제가 있다.

김 교수팀은 이를 해결하기 위해 소프트웨어 인공지능 기법 중 하나인 모사 어닐링(simulated annealing)을 차세대 메모리 소자 중 하나인 멤리스터의 상태 조절을 통해 구현했다. 이 기법은 소자의 상태에 따라 달라지는 전류 노이즈 특성을 활용해 인공신경망의 에너지 상태를 로컬 미니멈(local minimum)에서 벗어나 최적의 해를 찾을 수 있게 한다. 또한, 기존의 낸드 플래시 메모리 구조에서 트랜지스터 대신 커패시터를 사용해 병렬 연산 기능을 구현했다. 이 방식은 현재 양산 중인 3차원 낸드 플래시 메모리와 구조적으로 호환되므로, 빠르게 상용화될 수 있다는 장점이 있다.

연구책임자인 김형진 교수는 “이번 연구 성과는 기존 인공지능 반도체 기술이 갖고 있던 한계를 극복하는 새로운 기법을 제시한 것에 의의가 있다”며 “빅데이터, 인공지능 시대에 대비하는 반도체 기술을 개발하여 국가기간산업 발전에 이바지할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다.

한국연구재단의 PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업(신구조PIM소자, 신개념PIM기초), 국가간협력기반조성사업 등의 지원으로 진행된 이번 연구 「Ising solver using weight profile of memristor crossbar array for combinatorial optimization」과 「Vertically stackable memcapacitor crossbar array based on NAND flash array structure」는 3대 반도체 학회 중 하나인 국제전자소자학회(International Electron Devices Meeting, IEDM)에서 발표됐다.