이대석 광운대 교수팀, 인간 뇌 모사 시냅스 반도체 소자 개발

이대석 광운대 전자재료공학과 교수와 서종선·한건희·김혜진 석사(오른쪽부터)./사진제공=광운대

광운대학교는 최근 이대석 전자재료공학과 교수 연구팀이 인공지능 알고리즘 컴퓨팅 시스템을 위한 '인간 뇌 모사 시냅스 반도체 소자'를 개발했다고 8일 밝혔다.

인공지능에 대한 사회적 관심이 급증하면서 비전인식 분야는 물론 자연어 처리를 비롯한 다양한 분야에서 비약적인 발전이 이뤄지고 있다. 특히 chatGPT와 같은 생성형 인공지능의 등장으로 처리해야 하는 파라미터 수가 1500억개 이상으로 폭증했다.

이러한 인공지능 알고리즘의 연산은 행렬 곱셈 연산(Matrix Multiplication)으로 진행되는데 연산 행렬을 처리하기 위해서 직렬형 처리 시스템인 CPU보다 병렬 연산이 가능한 GPU가 선호된다.

폰 노이만 구조로 구축된 기존 CPU와 GPU는 단일 연산속도는 빠르지만 빅데이터를 처리할 때 '데이터 병목 현상'이 발생한다는 한계가 있다. 폰 노이만 구조에서는 데이터를 저장하는 메모리 소자와 연산이 이뤄지는 프로세서가 물리적으로 떨어져 있다. 데이터 병목 현상은 멀리 떨어진 두 개체의 속도 차이에 의해 발생하며 상당한 양의 에너지가 소모된다.

이러한 문제를 해결하기 위해 TPU(Tensor Processing Unit)와 NPU(Neural Processing Unit) 등이 개발됐지만 폰 노이만 구조를 완전히 벗어나지 못했다. 뿐만 아니라 SRAM 기반으로 구현돼 집적도와 전력 소모 차원에서 분명한 한계를 지닌다.

이에 프로세서와 메모리 역할을 동시에 수행하는 '시냅스 소자'에 대한 연구가 시작됐다. 시냅스 소자는 '행렬 곱셈 연산'을 통해 데이터 병목 현상을 근본적으로 해결할 수 있으며 초저전력 연산과 집적도 향상, 시스템 간소화도 가능하다.

아직까지는 시냅스 소자 특성 개선에 관한 연구가 부족한 실정이다. 전체 시스템의 인식률에 영향을 미치는 선형성 및 multi-level 가중치 특성에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 소자의 동작 메커니즘에 관한 연구는 여전히 미흡하다.

이 교수팀은 시냅스 소자의 동작 메커니즘을 규명하기 위해 소자특성의 물질 의존도 연구를 실시했다. 또 기존 연구와 달리 고집적화를 위해 Fab. 공정을 통한 대량생산 가능성도 평가했다. 이 교수는 "시냅스 소자를 기반으로 하는 인공지능용 하드웨어(뉴로모픽 시스템) 개발에 기여할 것"이라고 말했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원 '대학 ICT 연구센터육성 지원사업'의 지원을 받아 수행됐다. 연구 결과는 'Impact of Oxygen Reservoir Layer on 3T Oxygen Ion-based Electrochemical Random Access Memory Performance'라는 제목으로 과학전문 학술지 'Advanced Electronic Materials'(JCR IF=6.2)에 게재됐다.

권태혁 기자 taehkd@mt.co.kr