뉴로모픽 반도체 | MRAM 인-메모리 컴퓨팅 | 인공지능 반도체

관련 기사: https://www.hankyung.com/it/article/202201135365g

삼성, 인간 뇌 닮은 'MRAM 인-메모리 컴퓨팅' 구현…세계 최초

뉴로모픽 반도체란?

인간의 뇌를 모방하거나 인간의 뇌처럼 작동할 수 있는 반도체를 뉴로모픽 반도체라 한다.

최종 목표는 인간처럼 쉽게 생각하고 인지하고 자율성을 가지고 추론까지 하는 반도체를 만들기 위함이다.

"Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain" 에서 이런 관점과 비전을 소개한다.

(https://www.nature.com/articles/s41928-021-00646-1)

 

뉴로모픽 반도체 특징:

논문 초록에 나온 내용을 정리했다. 논문 본문은 라이센스가 없어서 못 읽었다.

 

- event-based signaling

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncir.2021.610446/full

뇌의 작동과 비슷하게 만들기 위해 event-based signaling 을 이용한다. 위 링크의 설명에 따르면 event based siganling 은 현재 잘 사용되는 periodic sampling 과 대비되는 개념이다. periodic sampling 은 연속적인 신호를 주기적인 단위로 잘라서 샘플링을 하는 것이다. 반면, 새롭게 제시된 event based sensing and signal 은 감지되는 신호가 한계치를 넘었을 때, adress(이벤트가 발생한 위치, 좌표) 와 이벤트가 발생한 time 을 보낸다. 이런 프로토콜을 Adress Event Representation(AER) 이라고 부른다고 한다.

신호를 다루는 새로운 접근 방법이라고 생각하면 될 것 같다. 블록체인 네트워크가 떠오르는 방법이다.

 

- 신경망 지도화

논문에서는 뇌의 신경망을 지도로 만들고 이걸 복사(copy) 해서 반도체에 그대로 붙여넣기(paste) 하는 관점을 소개한다. 그렇게하기 위해서는 뇌의 신경망 구조를 측정할 수 있어야한다. 나노 전극을 통해 뉴런의 전기 신호를 측정하는 것을 제시한다. 실제로도 세계 곳곳에서 뇌의 신호를 잡아내기 위한 실험이 진행중인 것으로 알고있다. 

 

- 지도화된 신경망을 반도체에 구현

신경망을 측정해 지도화하는 데에 성공했다면 이걸 반도체에 구현해야한다. 그래야 뇌처럼 작동하는 반도체를 얻을 수 있을 거다.

복잡한 뇌를 구현하기 위해 집적도가 높은 3차원 반도체가 필요하다고 한다. 

 

 메모리와 컴퓨팅의 역할을 동시에 수행하는 인-메모리 반도체가 이런 플랫폼이 될 수 있다고 한다. 인-메모리 반도체는 밑에서 더 설명할 거다. 저전력으로 인공지능에 적용하기 좋다고 한다. 그냥 직관적으로 생각해 봐도 저장과 계산을 동시에 하는 인-메모리 반도체가 뉴런 구현에 더 적합할 것 같기도 하다.

 

인간의 뇌를 구현하기 위해서는 어떤 구조의 반도체를 사용해야하는가? 에 대한 대답을 하기에는 아직 이르다. 가능성이 있는 방법들을 시도해 볼 뿐이다. 삼성이 제시한 방법이 정답이라고 할 수는 없다. 그냥 이런 방법을 시도하고 있다는 정도만 알면 될 것 같다.

 

https://news.samsung.com/kr/삼성전자-뇌를-닮은-차세대-뉴로모픽-반도체-비전-제

삼성전자, 뇌를 닮은 차세대 뉴로모픽 반도체 비전 제시

인-메모리 컴퓨팅이란?

인-메모리 컴퓨팅은 메모리 안에서 데이터의 저장과 연산을 동시에 수행하는 차세대 기술로, 비휘발성 메모리(pram, rram, mram 등)을 이용하여 연구되어 왔다. 저전력이 특징이다. 삼성은 이번에 mram을 이용하여 구현에 성공하였다.

인-메모리 컴퓨팅을 간단히 말하자면 (cpu - 주기억장치 - 보조기억장치) 였던 컴퓨터 구조를 (메모리) 하나에 다 올리겠다는 거다. 이렇게 하면 먼저 장치들 간에 데이터 교환을 할 필요가 없어지고, 장치들 간의 물리적인 거리가 줄어드는 이점이 있다.

인공지능에 쓰일 반도체

삼성은 인-메모리 컴퓨팅을 통해 반도체 ai 를 설계할 비전을 가지고 있다. 현재는 일반적으로 인공지능에도 GPU 를 많이 사용한다. AI 반도체 시장이 성장한다면 다음은 어떤 반도체가 나오게 될까?

 

GPU

- Graphic Process Unit. 원래는 이미지 또는 비디오 처리로 만든 반도체이다. CPU는 순차적인 복잡한 연산을 더 잘하는 반면, GPU는 간단한 여러 연산을 병렬로 잘 처리할 수 있다. 인공지능에 필요한 연산도 병렬적인 연산이기 때문에 GPU도 인공지능의 발전과 함께 떠올랐다. NVIDIA가 그래픽카드로 유명하다.

NPU

Neural Process Unit. 인공지능 연산에 더 특화된 반도체이다. 그래픽카드 시장을 잡고 있는 NVIDIA 같은 전통적인 반도체 회사가 아니더라도 애플, 구글 같은 IT 회사에서도 NPU를 잘 만든다. 구글은 딥러닝 하드웨어인 TPU 가 있다. 애플은 애플 실리콘에 Neural Engine 을 탑재하였다. 테슬라에서도 도조 슈퍼컴퓨터를 만들어 신경망 훈련에 사용하고 있다고 한다. 그 외에도 화웨이, 퀄컴, 삼성 같은 회사가 있다.

 

당연히 앞으로도 GPU 뿐만 아니라 인공지능에 특화된 AI 반도체에 대한 수요가 더 늘 것이다. 아직은 과도기에 있어 섣불리 어떻게 될 것이라고 예측하기는 어렵다. 인공지능 반도체에 대한 수요가 GPU -> NPU -> Neuromorphic 이런 식으로 변할 수도 있겠다는 생각이 든다.