"열 확산 제어로 전력 절감"…AI 상변화 메모리 개발

열 확산을 제어해 전력 소모량을 줄이는 인공지능(AI)용 상변화 메모리가 국내에서 개발됐다. 상변화 메모리는 물질의 결정 상태와 비정질 상태에 따른 전기저항 차이로 정보를 저장하는 비휘발성 메모리다. 빠르게 동작하면서 하나의 셀에 여러 정보를 저장할 수 있는 장점을 가져 AI와 인메모리 컴퓨팅용 차세대 메모리로 주목받는다.

한국연구재단은 고려대 김태근 교수 연구팀이 서로 다른 특성을 가진 두 종류의 소재를 결합해 메모리 내부 열 확산과 상변화 영역을 단계적으로 제어하는 '이중 격리 상변화 이종구조 메모리'를 구현했다고 11일 밝혔다.

이중 격리 상변화 이종구조(DC-PCH)의 소자 구조 및 열 제어 모식도. 고려대 최준영 박사과정

생성형 AI와 대규모언어모델(LLM)의 등장으로 데이터 처리량도 급증하고 있다. 빠른 동작 속도와 낮은 전력 소모 그리고 높은 저장 밀도를 동시에 갖춘 차세대 메모리 기술의 중요성이 커지는 이유다.

하지만 기존 상변화 메모리는 데이터를 기록할 때 발생하는 열이 주변으로 번지면서 에너지가 불필요하게 소모되고, 상변화 영역을 제어하기 어려운 한계를 보인다.

무엇보다 동작 전압을 낮추는 역할의 소재는 열에 약하고, 열에 강한 소재는 높은 전압이 요구되는 상충관계가 존재한다.

연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 전이금속 칼코겐화합물인 'NiTe2'와 'MoTe2'를 나란히 배치하는 새로운 구조를 고안했다. 메모리 구동 시 상변화가 발생하지 않고, 결정 상태를 유지할 수 있는 두 종류의 소재를 결합해 '이중 격리 상변화 이종구조 메모리'를 구현한 것이다.

NiTe2는 금속성 특성과 높은 전기전도성을 가져 전류가 원활하게 흐르지만 상대적으로 열적 안정성이 낮은 특성을 가졌다. MoTe2는 층상 결정구조로 강한 Mo-Te 결합과 높은 응집에너지로 고온에서도 안정적인 구조를 유지하지만, 전기전도성이 상대적으로 낮아 상대적으로 높은 동작 전압과 에너지가 요구된다.

김태근 교수. 한국연구재단

'이중 격리 상변화 이종구조 메모리'는 이들 소재를 결합해 상호보완적인 특성을 활용할 수 있도록 한 것이 핵심이다. NiTe2는 낮은 전압에서 열을 효율적으로 발생·전달하는 열 전도층 역할, MoTe2는 열이 확산하는 것을 억제하는 열 차단층 역할을 맡는 구조다.

연구팀은 이를 통해 메모리 내부의 열 이동 경로를 설계해 상변화가 발생하는 위치와 범위를 정밀하게 제어할 수 있게 했다.

이 결과 메모리 내부 열 이동 경로를 의도에 맞게 설계하는 것이 가능해져 기존보다 동작 에너지는 76% 절감하고, 내구성은 110% 높이는 성과를 거뒀다.

김 교수는 "상변화 메모리의 성능을 높이기 위해 메모리 내부 열 흐름을 설계하는 새로운 접근법을 고안해 구현한 것이 이번 연구의 성과"라며 "제안된 기술은 향후 고집적 AI 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인메모리 컴퓨팅 등 차세대 반도체 시스템의 핵심 메모리 기술로 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 차세대 지능형 반도체 기술개발 사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구 성과는 최근 국제학술지 '인터내셔널 저널 오브 익스트림 매뉴팩처링(International Journal of Extreme Manufacturing)' 온라인판에 게재됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr