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.
