빛으로 동작하는 광GPU 전력 소모 100만 분의 1로 낮춰

DGIST(총장 이건우)는 광학 기반 연산 장치의 전력 효율을 기존보다 100만배 높이는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 인공지능을 위한 대용량 광GPU 기술 등에 적용 가능하리란 기대다. 광학 기반 연산은 이론적으로 도달 가능한 에너지 효율이 전자 기반 연산에 비해 월등히 높다고 알려져 있다. 하지만 광학 기반 연산을 수행하는 하드웨어인 광집적회로의 전력 효율이 낮아 현재 성능은 이론적 효율에 한참 못 미친다. 이런 문제를 해결하기 위해 DGIST 로봇및기계전자공학과 한상윤 교수와 KAIST 유경식 교수 공동연구팀은 광집적회로의 핵심 구성 요소인 가변형 광결합기(tunable coupler)와 위상 변환기(phase shifter)를 초저전력 MEMS 기반으로 구현했다. 이를 통해 대기 전력 소모량을 기존 기술의 100만분의 1 수준인 10fW 이하로 낮췄다. 40pJ 이하의 재구성 에너지도 달성했다. 이번에 개발된 광집적회로 기술은 인공지능을 위한 대용량 초고속 연산 및 광자 기반 고전·양자 정보 처리의 효율성을 극대화하는 데 활용되리란 기대다. 기존 실리콘 기반 광집적회로와의 호환성이 높은 것도 장점이다. 이 기술을 수백 개의 가상 GPU를 하나의 GPU로 구현하는 광GPU 기술에 적용 가능할 것으로 연구진은 기대했다. 광GPU는 AI 연산과 양자컴퓨터 구현에 혁신적 변화를 가져올 기술로 평가되지만, 온도가 수백도까지 오를 정도로 발열이 심해 상용화가 어려웠다. 한상윤 교수는 "세계 최초로 MEMS 기술을 광GPU에 접목하는 발상의 전환으로 혁신적 결과를 얻었다"라며 "향후 초거대 AI 모델이나 양자컴퓨터에 활용 가능할 것"이라고 밝혔다. 이 연구는 삼성전자 미래기술육성사업 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 학술지 '네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 최근 실렸다. 논문 제목은 Programmable photonic arrays based on microelectromechanical elements with femtowatt-level standby power consumption 이다.