“데이터 속도 맞춰 기억·연산을 동시에”…차세대 AI 반도체 소자 구현

KAIST, 메모리·트랜지스터를 하나의 소자에 결합한 ‘PDM’ 개발
서로 변화가 다른 데이터 예측 오류 40배 줄여...자율주행·로봇 등 활용

새로운 AI 반도체 ‘PDM’ 을 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공.

입력 데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 기억과 연산 처리를 동시에 조절하는 인공지능(AI) 반도체 소자가 개발됐다.

자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능을 높이고, 전력 소모를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

KAIST는 최신현 카이스트 전기및전자공학부·반도체공학대학원 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 AI 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.

멤트랜지스터는 정보를 저장하는 ‘메모리’와 연산을 수행하는 트랜지스터의 기능을 결합한 차세 반도체 소자이다. 데이터를 계산하면서도 이전 정보를 기억해 입력 데이터에 맞춰 반응 속도를 조절할 수 있다.

기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는 ‘고정된 반응 특성’을 가져 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있다.

연구팀은 전기적 정보를 저장하는 층(전하 저장층)과 전자를 저장해 반도체 반응 속도를 조절하는 층(전자 포획층)을 하나의 트랜지스터 안에 결합한 새로운 AI 반도체 소자인 PDM를 개발했다.

데이터가 입력되면 전하 저장층에서 정보를 처리하고, 전자 포획층이 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절하도록 구현한 것이다. 반도체가 데이터 변화 속도에 맞춰 가장 적합한 반응 속도를 스스로 선택하는 방식이다.

이 반도체는 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보를 포함한 시계열 데이터 예측 실험에서 기존 고정형 반도체보다 예측 오류를 약 40배 줄이는 성능을 보였다.

또 PDM을 여러 개 연결한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 SW 기반 AI 시스템와 비슷한 정확도를 유지하면서 훨씬 적은 에너지로 동작했다.

반도체 소자는 상용 반도체 공정인 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 공정과 호환돼 대량 생산과 상용화 가능성을 검증 받았다.

최신현 석좌교수는 “별도의 복잡한 데이터 전처리 없이도 다양한 속도로 변하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다”며 “웨어러블 기기의 생체신호 분석, 자율주행 시스템의 동적 환경 인식, 로봇의 실시간 센서 정보 처리 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 7월호에 게재됐다.

김대원(왼쪽) KAIST 반도체공학대학원 박사과정(제1저자) 과 최신현(오른쪽) KAIST 석좌교수.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr