AI반도체 생산 효율 2배...초고성능 칩렛 개발
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과학자들이 인공지능(AI) 반도체 생산의 핵심 기술인 광자(포토닉) 칩렛의 작업 효율성을 획기적으로 높이는 데 성공했다.
연구팀은 "타이치는 광자 컴퓨팅의 실사용을 가능하게 하는 대규모 네트워크 모델을 구현했다"며 "이를 통해 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 광자 칩렛의 잠재력을 확인할 수 있었다"고 설명했다.
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과학자들이 인공지능(AI) 반도체 생산의 핵심 기술인 광자(포토닉) 칩렛의 작업 효율성을 획기적으로 높이는 데 성공했다. 인간 수준의 사고능력이 가능한 범용인공지능(AGI)과 같은 초고성능 AI 기술을 구현하는 데 필요한 기술이 한걸음 진보했다는 평가다.
지하오 쉬 중국 베이징국가정보과학기술연구센터 연구팀은 기존 광자 칩렛보다 효율성을 2배 향상시킨 초고성능 칩렛 '타이치'를 개발하고 11일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 공개했다.
칩렛은 하나의 칩에 여러 개의 칩을 집적하는 기술이다. 반도체 생산에서 하나의 반도체를 생산하지 않고 여러 모듈로 분할 생산한 다음 하나로 결합하는 데 활용된다. 여러 개의 반도체를 '한 몸'으로 만들 수 있는 것이다. 이론적으로 일반적인 반도체보다 높은 작업 처리 성능과 에너지 효율을 확보할 수 있다.
칩렛 중에서도 빛을 사용하는 광자 칩렛이 특히 주목을 받고 있다. 빛은 전기보다 신호 강도가 오래 지속되면서 더 빠르게 먼 거리를 이동할 수 있다는 장점이 있기 때문이다.
연구팀은 이번 연구에서 광자 칩렛 구조를 형성하는 네트워크의 규모를 대폭 증가시켰다. 전자기파의 분열과 상호 간섭을 통해 빛의 방향을 전환하는 회절-간섭 설계를 통해 와트(W·1초 동안에 소비하는 전력 에너지)당 160테라(T)의 효율로 연산하는 광자 칩렛을 구현했다. 기존 광자 칩렛과 비교했을 때 작업 성능이 2배 향상된 수치다. 뉴런 수백만 개의 기능과 동등한 수준이다.
연구팀은 "타이치는 광자 컴퓨팅의 실사용을 가능하게 하는 대규모 네트워크 모델을 구현했다"며 "이를 통해 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 광자 칩렛의 잠재력을 확인할 수 있었다"고 설명했다. 연구팀은 후속 연구를 통해 AGI를 구현하는 데 타이치를 직접 활용할 계획이다.
[박정연 기자 hesse@donga.com]
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