카이스트, 더 빠른 ‘D램-PIM’ 반도체 개발...“AI서 높은 성능 기대”

기존 디지털 D램-PIM(HBM-PIM, AiM)과 아날로그 D램-PIM(다이나플라지아) 비교. 아날로그 D램-PIM은 메모리 셀마다 연산기가 집적되어 메모리 대역폭이 넓어진다. 또 메모리 셀 수만큼 연산기가 집적되어 높은 처리량과 효율성을 보인다. 과기정통부 제공.

카이스트(KAIST) 연구진이 저장장치인 D램의 메모리 셀 내부에 연산장치를 추가한 ‘아날로그 PIM(Processing-In-Memory)’ 반도체를 국내 최초로 개발했다. 초거대 인공지능(AI) 등의 데이터 저장장치로 활용되는 기존의 ‘디지털 PIM’ 대비 속도는 빨라졌고 전력 소모량은 줄었다.

과학기술정보통신부는 카이스트의 유회준 교수 연구팀이 메모리 셀 내부에 인공지능 연산을 수행하는 프로세서를 장착한 아날로그 D램-PIM 반도체 ‘다이나플라지아(DynaPlasia)’를 개발했다고 14일 밝혔다.

PIM은 메모리에 연산기(프로세서)를 추가한 차세대 반도체로, 이미 삼성전자·SK하이닉스 등이 D램을 기반으로 한 HBM-PIM, AiM 등 ‘D램-PIM’를 공개한 바 있다. 다만 HBM-PIM과 AiM은 메모리 셀 내부에 아날로그 회로 형태의 프로세서를 장착하는 방식이 아니라, 소프트웨어로 구현한 연산기를 메모리 셀 외부에 배치한 ‘디지털 D램-PIM’ 방식이다. 디지털 방식은 아날로그 방식 대비 에너지 및 면적 효율이 낮다. 연산 성능을 높이는 데에도 한계가 있다. 연구팀에 따르면 다이나플라지아는 디지털 D램-PIM 방식 대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다.

그동안 D램-PIM이 디지털 방식으로 만들어졌던 건 메모리 셀 내 캐퍼시터에 전하를 저장하는 D램의 특성 때문이다. D램은 캐퍼시터 내 전하가 누설전류 등으로 점차 소실되는 문제가 있어 좋은 성능의 아날로그 D램-PIM을 구현하는 데에는 한계가 있다는 평가를 받았다. 해외에서 먼저 개발된 아날로그 D램-PIM 역시 높은 정확도 유지가 어려워 결국 병렬성과 집적도를 낮추는 방식으로 만들어졌다.

반면 카이스트 연구팀은 ‘누설전류 내성 컴퓨팅’ 기술을 개발해 D램의 메모리 셀 내부 곱셈 로직에서 누설전류의 영향을 없앤 후 아날로그 연산을 수행하는 방식으로 모든 메모리 셀들이 병렬로 빠르게 동작할 수 있도록 했다. ‘저장용량’이 장점인 D램의 특성을 그대로 이어받았다는 것도 다른 아날로그 D램-PIM 대비 강점이다.

유회준 카이스트 교수는 “본격적인 상용화에 성공할 경우, 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 인공지능 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구는 정부의 ‘PIM인공지능반도체핵심기술개발(설계)’ 사업을 통해 지난해 6월 개소한 ‘PIM반도체 설계연구센터’에서 진행됐다. 연구논문은 지난달 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. 연구팀의 김상진 연구원이 제 1저자로 참여했다.

전영수 과기정통부 정보통신산업정책관은 “PIM반도체 기술은 메모리 반도체 기술에 강점을 보유한 우리나라가 앞서나갈 수 있는 잠재력이 높은 분야”라며 “글로벌 최고 수준의 초고속·저전력 인공지능 반도체를 개발할 수 있도록 적극적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

이재덕 기자 duk@kyunghyang.com