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전력소모 10배 줄이는 AI반도체 소자 개발

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- KIST 연구진, 뉴모로픽 컴퓨팅 소자 핵심기술

헤럴드경제

나노 자성구조체 스커미온을 이용한 초저전력인공지능 반도체 소자.[KIST 제공]

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[헤럴드경제=구본혁 기자] 4차 산업혁명 핵심기술인 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 경쟁이 치열하게 펼쳐지고 있다. AI 기술이 발전하면서 연산능력은 기하급수적으로 늘어남에 따라 초저전력 AI 전용 반도체의 필요성이 급부상하고 있는 것.

한국과학기술연구원(KIST) 차세대반도체연구소 연구팀은 소용돌이 모양의 나노 스핀 구조체인 ‘스커미온’ 이용해 차세대 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅 소자의 핵심 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

스커미온은 소용돌이 모양으로 배열된 스핀 구조체로 특유의 구조적 안정성, 나노미터 수준의 작은 크기 그리고 생성 및 개수 조절이 용이한 장점을 가져 메모리, 논리소자, 통신 소자 등 차세대 전자소자에 적용이 가능하다.

특히 개개의 스커미온은 각각 고유한 전기 저항을 지니고 있어 스커미온 개수에 따른 저항 변화를 아날로그적으로 조절하고 측정 할 수 있다. 이런 우수한 특성으로 인해 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 개발에 대한 관심이 높아지고 있지만 스커미온을 전기적으로 제어하는 기술적 어려움으로 인해 현재까지 이론적으로만 예측됐다.

KIST 연구진은 신경전달 물질과 동일한 원리로 스커미온의 수를 조절함으로써 시냅스 가중치를 변화시킬 수 있다는 사실에 착안, 이를 기반한 시냅스 소자를 최초로 제작했다. 기존 시냅스 소자들에 비해 낮은 전압으로도 동작하면서도 높은 내구성을 갖는다.

연구진은 이 인공 시냅스 소자를 이용해 손글씨 숫자 패턴 인식 학습을 진행했을 때 90%의 높은 인식률을 증명했다. 기존 인공 시냅스 소자는 이와 유사한 수준의 인식률을 얻기 위해 수십만 번의 반복 학습이 필요했으나, 스커미온 기반 인공 시냅스 소자는 1만5000회 학습만으로 달성 가능해져 인식에 필요한 소자의 전력소모를 10배 이상 감소시켰다.

송경미 KIST 박사는 “기존에 이론으로만 제시됐던 스커미온 기반의 인공 시냅스 소자를 세계 최초로 구현한 연구 결과”라며 “전기적으로 제어되는 스커미온의 개수에 따라 시냅스 가중치를 제어함으로써 신경전달물질의 양으로써 시냅스 가중치를 조절하는 인간의 뇌를 가장 밀접하게 모방했다”고 말했다.

이번 연구성과는 국제학술지 ‘네이처 일렉트로닉스’ 3월 16일자 온라인판에 게재됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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