차세대 AI 상변화 메모리 개발…전력 사용량 76% 줄여

메모리 연산 과정에서 발생하는 열을 제어하고, 전력 사용량을 현재보다 76%까지 줄일 수 있는 차세대 AI 상변화 메모리가 개발됐다. 상변화 메모리는 물질 결정 상태와 비정질 상태에 따른 전기저항 차이를 이용해 정보를 저장하는 비휘발성 메모리를 말한다. 빠른 동작과 하나의 셀에 여러 정보를 저장할 수 있어 인공지능 및 인메모리 컴퓨팅용 차세대 메모리로 주목받고 있다. 한국연구재단은 김근수 고려대학교 전기전자공학부 교수 연구팀이 서로 다른 특성을 지닌 두 종류의 소재를 결합해 메모리 내부의 열 확산과 상변화 영역을 단계적으로 조절하는 이중 격리 상변화 이종구조 메모리를 구현하는데 성공했다고 11일 밝혔다. 연구성과는 국제학술지 '인터내셔널 저널 오브 익스트림 매뉴팩처링(International Journal of Extreme Manufacturing)'에 온라인으로 게재됐다. 최근들어 생성형 인공지능(AI), 대규모 언어모델 등 데이터 처리량이 급격히 증가하면서 현행 메모리 대체 기술로 상변화 메모리가 주목받고 있다. 그러나 기존 상변화 메모리는 데이터를 기록할 때 발생하는 열이 주변으로 번져 에너지가 낭비되고 영역 제어가 어렵다는 한계가 있었다. 특히 동작 전압을 낮추는 소재는 열에 약하고, 열에 강한 소재는 높은 전압을 요구하는 까다로운 상충관계가 존재했다. 연구팀은 구동 시에 결정 상태로 유지가 가능한 두 종류의 전이금속 칼코겐화합물(NiTe₂, MoTe₂)을 함께 배치하는 새로운 구조를 도입했다. NiTe₂는 낮은 전압에서도 열을 효율적으로 발생시키고 전달하는 열 전도층 역할, MoTe₂는 열이 확산되는 것을 억제하는 열 차단층 역할을 수행한다. 연구팀은 이를 통해 메모리 내부의 열 이동 경로를 설계, 상변화가 발생하는 위치와 범위를 정밀하게 제어할 수 있도록 했다. 이 결과 메모리 내부 열 이동 경로를 원하는 대로 설계가 가능하다는 것을 확인했다. 기존 대비 동작 에너지를 76% 절감하고, 소자구동 횟수인 내구성을 110% 높이는 데도 성공했다. 김태근 교수는 "상변화 메모리의 성능 향상을 단순한 소재 개발이 아니라 메모리 내부의 열 흐름을 설계하는 새로운 접근법으로 구현했다는 점에서 의미가 크다"며 "향후 고집적 AI 메모리, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인메모리 컴퓨팅 등 차세대 반도체 시스템의 핵심 메모리 기술로 활용될 것으로 기대된다"고 밝혔다.