• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 인터뷰
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
창간특집
인공지능
배터리
컨퍼런스
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'뉴로모픽'통합검색 결과 입니다. (6건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

전기 대신 '빛'으로 작동하는 AI 칩 세계 첫 구현...전력 30%↓, 정보량 9배↑

기존의 양자점 기술로는 빛의 방향성과 자기 성질을 동시에 구현하기 어렵다. 양자점이 대칭적인 구조를 갖고 있는 반면, 빛의 방향성은 비대칭성을 띠는데다 자기 성질과 충돌하기 때문에 이의 통합에는 구조 충돌 등 물리, 화학적 한계가 생긴다. KAIST 연구진이 이 해답을 '카이럴 양자점'에서 찾았다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발했다고 25일 공개했다. 이 양자점 기술은 사람의 뇌처럼 정보를 보고, 판단하고, 저장하고, 지우는 기능을 하나의 소자에 담을 수 있다. 고성능 AI 하드웨어에 적용 가능하다. 연구진은 이 양자점 기술로 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)인 광 시냅스 트랜지스터를 구현하는데 성공했다고 덧붙였다. 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 하나의 소자에 집약했다. 향후 고속·고지능·저전력 AI 시스템은 물론, 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리 등에도 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 연구진은 기대했다. 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag₂S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물(L-또는 D-시스테인)을 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응한다. 405, 488, 532㎚ 등 가시광 전 영역에서 다채널 인식이 가능하다. 또한, 물을 기반으로 친환경적으로 합성한 것도 장점이다. 뇌처럼 학습 및 망각 기능 동시 구현 가능 연구팀은 또 실리콘 위에 카이랄 자성 양자점을 활용해 은황화물층과 유기 반도체 펜타신을 적층한 시냅스 트랜지스터도 제작했다. 이 소자는 빛을 받으면 장기기억 특성(LTP)을 나타내고 전기 펄스를 입력하면 초기화 된다. 뇌처럼 학습과 망각 기능을 동시 구현하는 것이 가능하다. 또한, 반복적인 짧은 광 펄스(레이저 빛)을 비추면 점진적으로 전류가 누적되어 멀티 레벨 상태를 형성한다. 이는 뇌처럼 인공지능이 학습하게 하는 시냅스 가중치 조절과 유사하다. 다중 학습도 가능하다는 의미이다. 연구진은 2×3 소자 어레이를 제작해 서로 다른 편광과 파장의 빛을 각각 비추었을때, 각 소자의 응답 전류가 뚜렷이 구분되는 것을 확인했다. 6개의 채널을 통해 총 9개의 정보를 병렬로 감지하고 처리한다. 기존 시스템 대비 최소 9배 이상의 정보 처리 효율을 나타냈다. 스마트 센서처럼 반응...자동 필터링 역할도 이 소자는 빛(광)을 일정하게 받아도 복잡한 판단을 해주는 스마트 센서처럼 반응한다. 잡음(노이즈)을 걸러내고 신호를 증폭할 수 있는 기능을 소자 자체에 내장하고 있는 것처럼 자동 필터링 역할을 한다. 실제 손글씨(MNIST) 데이터에 잡음과 같은 가우시안 노이즈를 추가하고 소자에 통과시킬 경우, 고주파 잡음이 줄고 핵심 정보만 살아남는 효과를 확인했다. 연구진은 이를 통해 기존 컴퓨팅 기술 대비 최대 30% 적은 전력으로 구동이 가능했다고 설명했다. 염지현 교수는 "단일 소자에 감지(보기), 처리(판단), 기억(저장), 초기화(지우기) 기능을 통합할 수 있어 향후 고성능 인공지능 하드웨어를 더 작고 효율적으로 만들 가능성도 높다. 저전력·고정밀 AI 시스템을 위한 혁신적인 플랫폼이 될 것"으로 기대했다. 연구는 국립부경대학교 나노융합공학전공 권준영 교수(전 KAIST 박사후연구원)와 KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀의 전재범 박사가 제1 저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼스 온라인판(4월7일)에 게재됐다.

2025.04.25 10:44박희범

표준연, 차세대 반도체 '뉴로모픽 소자' 개발에 "한발짝 더 가까이"

차세대 반도체로 주목받는 '뉴로모픽 소자' 구현은 언제쯤 이루어질까? 확답은 어렵지만, 한국표준과학연구원(KRISS, 이하 표준연)이 최근 뉴로모픽 소자의 완성도를 기존 대비 1천배 이상 높이는데 성공했다고 7일 밝혔다. 안경모 표준연 양자자기센싱그룹 초빙연구원은 "갈 길이 많이 남아 있지만, 완성도를 한층 높일 수 있는 기반 기술은 확보한 것"이라며 "뉴로모픽 소자의 핵심 소재로 주목받는 마그논 미세구조를 ㎒단위에서 국내 최초로 관측했다"고 설명했다. 마그논(Magnon)은 자성 물질 내 양자 스핀(자기적 성질을 가진 전자의 특성)이 서로 영향을 주며 생기는 파동을 말한다. 이를 이용해 컴퓨터를 만들 경우 데이터 저장과 처리를 동시에 수행해 막대한 양의 정보를 적은 전력으로 빠르게 처리할 수 있다. 안 연구원은 "뉴로모픽 소자가 최근 급증하는 인공지능(AI)의 전력 소모량을 획기적으로 낮출 혁신 기술로 꼽히는 이유"라며 "양자컴퓨터의 큐비트 생성 등에 쓸 수 있다"고 말했다. 연구진은 VNA(벡터 네트워크 분석기) 장비를 이용, 기존 알려져 있던 마그논의 주파수 영역 주변에 수많은 미세 주파수 구조가 존재한다는 사실을 처음 확인했다. 미세 영역에 전기 신호를 보낸 후 반사·투과된 스펙트럼을 분석했다. 연구진은 "VNA 장비의 특수 기능인 주파수 오프셋 기능을 이용해 마그논의 숨겨진 미세구조를 관측하는 데 성공했다"고 덧붙였다. 안경모 연구원은 “마그논은 뉴로모픽 소자 이외에도 양자 스핀 큐비트, 양자 초고속 연결망, 차세대 고정밀 센서를 구현할 소재로도 주목받고 있다"며 “이번 연구로 확보한 마그논 구조를 바탕으로 응용 소자 개발에 박차를 가할 것”이라고 말했다. 연구는 과학기술정보통신부 세종과학펠로우십 사업의 지원을 받았다. 연구 성과는 지난 8월 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(IF: 14.7)에 게재됐다.

2024.11.07 15:35박희범

KAIST, 뉴로모픽 컴퓨팅 신뢰성·속도 실험실 수준 '개선'

국내 연구진이 뉴로모픽 컴퓨팅의 신뢰성과 속도를 일부 개선했다. 뉴로모픽 소자 상용화에 기여할 전망이다. KAIST는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 한양대학교 연구진과 공동으로 차세대 메모리 소자의 신뢰성과 성능을 높일 수 있는 이종원자가 이온 도핑 방법을 개발했다고 21일 밝혔다. 이종원자가 이온(Aliovalent ion)은 원래 존재하던 원자와 다른 원자가(공유 결합의 척도)를 갖는 이온을 말한다. 연구팀은 기존 차세대 메모리 소자의 가장 큰 문제인 불규칙한 소자 특성 변화를 개선하기 위해 이종원자가 할라이드(halide) 이온을 산화물 층 내에 주입하는 방법을 찾았다. 이 결과 소자 동작의 균일성, 동작 속도, 그리고 성능이 '주목할 만큼' 향상됐음을 실험적으로 확인했다. KAIST 배종민 연구원(석사과정)은 "신뢰성 문제는 어느 정도 해결한 것으로 본다"며 "그러나 뉴로모픽 소자가 상용화 되기 위해서는 뉴로모픽 소자의 회로단에서 아날로그를 디지털 값으로 변환하는 보틀랙 발생 등 여러 문제를 먼저 해결해야 할 것"이라고 말했다. 최신현 교수는 "이번에 밝혀낸 성능 향상 원리를 다양한 반도체 소자에 응용할 수 있을 것"으로 내다봤다. 이 연구는 KAIST 전기및전자공학부 배종민 석사과정, 한양대학교 권초아 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 6월호에 게재됐다.

2024.06.21 09:53박희범

"미래 AI 핵심, GPU 대체"...韓, 뉴로모픽 선도 개발 나섰다

"현재 뉴로모픽 반도체는 미국과 유럽 등을 중심으로 개발이 진행되고 있습니다. 대표적으로 인텔이 자체 뉴로모픽 프로세서와 이를 기반으로 한 시스템을 지속 개발하고 있죠. 한양대학교도 '네오2(Neo v2)' 칩을 개발하는 등 성과를 내고 있습니다." 27일 정두석 한양대학교 신소재공학부 교수는 서울 양재 엘타워에서 열린 '2024 뉴로모픽 반도체 워크샵'에서 뉴로모픽 반도체 연구동향에 대해 이같이 밝혔다. 뉴로모픽 반도체는 인간 뇌의 구조와 기능을 모방해 설계된 반도체다. 신경 세포를 뜻하는 뉴런(neuron)과 형태(morphic)라는 단어가 결합됐다. 병렬 연산으로 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하며, 저전력 특성을 갖춰 AI 산업에 특화된 점이 가장 큰 특징이다. 김형준 차세대지능형반도체사업단 단장은 "현재는 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)가 AI 산업에서 강세를 보이고 있으나, GPU의 시대가 지속가능하지는 않을 것으로 본다"며 "AI 데이터센터에 필요한 전력이 향후 급증하기 때문"이라고 밝혔다. 김 단장의 설명에 따르면, 데이터센터의 전력소모량은 2020년 260TW/h(테라와트시)에서 2022년 460TW/h로, 2027년에는 1060TW/h까지 증가할 것으로 예상된다. 국내 원전의 전력 생산량이 약 8TW/h라는 점을 고려하면 매우 막대한 양이다. 때문에 국내 반도체 학계는 기존 GPU나 대안격인 NPU(신경망처리장치) 대비, 전력을 더 적게 쓰는 뉴로모픽 반도체가 미래 AI 시대를 주도할 것으로 전망하고 있다. 유회준 반도체공학회 회장은 "인간의 뇌가 가장 적은 에너지를 소비하면서 가장 앞선 지능을 보여주기 때문에, 이를 모방하는 뉴로모픽 반도체로 나아가야 한다"며 "특히 정부에서도 뉴로모픽 반도체를 과감하게 사업화하겠다고 선언하고 지원하고 있어, 우리나라가 확실히 선두에 설 수 있을 것"이라고 강조했다. 정두석 한양대학교 교수는 디지털 뉴로모픽 반도체의 연구동향에 대해 발표했다. 현재 뉴로모픽 반도체를 개발하는 주요 국가로는 미국, 유럽이 있다. 미국에서는 주요 반도체 기업인 인텔이 '로이히(Loihi)'라는 이름의 프로세서를 개발하고 있다. 지난 2018년 1세대 칩이, 2022년 2세대 칩이 공개됐다. 정 교수는 "인텔은 로이히 프로세서와 더불어 뉴로모픽 반도체용 소프트웨어 및 시스템 개발을 지속 개발하고 있다"며 "이외에도 미국 스탠포드대학교와 샌디아국립연구소가 관련 칩을 개발 중이고, 유럽 신센스(SynSense) 등이 뉴로모픽 프로세서 상용화에 성공했다"고 설명했다. 국내에서는 한양대학교 연구진이 스파이킹신경망(SNN)-합성곱신경망(CNN) 전용의 32코어 칩인 '네오2'를 개발했다. SNN, CNN은 각각 딥러닝 알고리즘의 한 종류다. 정 교수는 "28나노미터(nm) 기반의 네오2는 네트워크 재구성도가 매우 높고, 데이터 처리 효율성을 극대화한 것이 특징"이라며 "현재 컴파일러(프로그래밍 언어를 기계어로 바꿔주는 프로그램)를 만들어 성능 테스트를 진행하고 있는 상황"이라고 말했다.

2024.05.27 14:04장경윤

인텔, 11억 5천만 뉴런 내장 신경망 컴퓨터 '할라 포인트' 공개

인텔은 18일 11억 5천만 뉴런을 내장한 세계 최대 규모 뉴로모픽 시스템 '할라 포인트'(Hala Point)를 미국 샌디아 국립 연구소에 구축했다고 밝혔다. 할라 포인트는 2021년 인텔이 공개한 뉴로모픽 칩인 로이히2(Loihi 2) 기반으로 구축됐다. 로이히2는 인텔 4 공정에서 생산된 칩으로 23억 개 트랜지스터를 이용해 1백만 개의 뉴런을 형성했다. 할라 포인트는 6랙 유닛 섀시에 로이히2 칩 1천152개와 보조 연산을 위한 x86 임베디드 프로세서 2천300개를 이용해 11억 5천만 개의 뉴런과 1천280억 개의 시냅스를 구현했다. 소모 전력은 최대 2천600와트 수준이다. 인텔은 "할라 포인트는 기존 심층 신경망 연산 처리시 8비트 기준 와트당 15 TOPS(초당 조 횟수의 연산 처리) 이상, 초당 최대 20 POPS(초당 1천조 번 연산 처리) 처리가 가능하다"고 밝혔다. 이어 "이는 현재까지 CPU나 GPU 기반 아키텍처로 구현한 연산 플랫폼을 넘어서는 수준이며 카메라의 영상 등 실시간으로 입력되는 데이터를 배치 단위로 처리해 지연 시간이 발생하는 기존 GPU와 달리 지연 시간을 단축할 수 있다"고 밝혔다. 마이크 데이비스 인텔 랩스 이사는 "오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가하고 있다. 업계에는 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”고 밝혔다. 이어 "인텔은 딥 러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다"고 밝혔다. 샌디아 국립 연구소는 뇌 구조를 모방한 AI 연구, 소모 에너지와 관련 비용을 줄이는 지속 가능성과 관련한 과제 해결에 할라 포인트를 이용할 예정이다. 크레이그 빈야드 샌디아 국립 연구소 할라 포인트 팀장은 "할라 포인트를 활용하며 샌디아 팀의 연산 및 과학적 모델링 문제 해결 능력이 향상됐으며 향후 상업에서 국방, 기초 과학에 이르기까지 다양한 분야에서 AI의 진화에 발맞출 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.04.18 11:01권봉석

KAIST "뉴로모픽 AI용 반도체 소자 개발, 네이처 게재"

KAIST 연구진이 기존 낸드 메모리를 대체할 뉴로모픽 AI용 반도체 메모리 소자를 개발했다. 이 소자개발과 관련한 논문은 세계적인 과학기술계 학술지 네이처의 4월호 4일자에 게재됐다. KAIST(총장 이광형)는 최신현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 DRAM 및 NAND 플래시 메모리를 대체할 수 있는 초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다. 이 메모리 소자는 차세대 인공지능(AI) 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용 가능하다. 현재 널리 사용되고 있는 메모리인 DRAM은 속도가 매우 빠르지만, 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있다. 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기·쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성이다. 이에 반해 상변화 메모리(Phase Change Memory)는 열을 사용해 물질의 상태 변경을 이용해 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자다. 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모두 가졌다. 빠른 속도와 비휘발성 특성을 동시에 지녀 기존 메모리를 대체할 차세대 메모리로 주목 받는다. 특히, 메모리 기술 또는 인간의 두뇌를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술로 활발히 연구되고 있다. 다만, 비용이 많이 드는 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작해 왔다. 소비 전력도 높다. 이로 인해 실용적인 대용량 메모리 제품이나 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기에는 한계가 있었다. 최신현 교수 연구팀, 소비전력 15배 줄여 난제 해결 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 초저전력 상변화 메모리 소자를 제작했다. 노광공정 없이 매우 작은 나노미터급 스케일의 상변화 필라멘트를 자체 형성하는데 성공했다. 상변화 물질을 전기적 포밍 방식으로 생성한 나노 필라멘트 활용법을 찾은 것. 기존의 값비싼 초미세 노광공정을 이용한 상변화 메모리 소자보다 소비 전력을 15배 이상 줄인 초저전력 상변화 메모리 소자를 구현했다. 박시온 석박사통합과정생은 "공정 비용이 매우 적게 들 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다"며 "획기적인 장점"이라고 설명했다. 홍석만 박사과정생은 "상변화 메모리는 차세대 메모리뿐만 아니라 사람의 뇌를 모사해 인공지능을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅에 적합하다"며 "단순한 이미지나 음성 인식 뿐만 아니라 적은 전력으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 고성능 인공지능 칩을 구현할 수 있을 것"으로 예상했다. 이 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정생 및 홍석만 박사과정생이 관련 논문 제1 저자로 참여했다. 최신현 교수는 "이번에 개발한 초저전력 상변화 메모리 소자는 기존의 연구 방향과는 완전히 다른 방식"이라며 "기존에 풀지 못했던 큰 난제인 제조비용과 에너지 효율 문제를 해결했다"고 말했다. 최 교수는 또 "물질 선택이 자유로워 고집적 3차원 수직 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 등 다양한 분야 응용이 가능하다"며 "미래 전자공학의 기반이 될 것"으로 기대했다. 한편 이 연구 예산은 △한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업 △PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업 △우수신진연구사업 △나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.04.04 18:05박희범

  Prev 1 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

폴더블 아이폰, 펀치홀 카메라 탑재 유력

배민·요기요, 먹통 뒤 정상화..."금요일 밤 비 내린 탓"

과학자들, 납으로 금 만들었다…'연금술사의 꿈' 실현되나

SKT 유심교체 누적 193만...교체 예약 대기 686만

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현