차세대 메모리 M램 활용 ‘인-메모리 컴퓨팅’ 구현
AI반도체 시장 선점…차세대 반도체 기술 초격차
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▲정승철 삼성전자 종합기술원 전문연구원 |
[에너지경제신문 이진솔 기자] 삼성전자가 차세대 메모리 반도체인 ‘M램’을 활용해 기억과 연산을 동시에 수행하는 기술을 세계 최초로 구현하는 데 성공했다. M램 기반 반도체는 인간의 뇌와 흡사한 방식으로 저장과 연산을 동시에 수행해 인공지능(AI) 분야에서 활용도가 높은 것으로 알려졌다.
삼성전자는 시스템 반도체와 메모리 반도체 분야에 걸친 경쟁력을 기반으로 차세대 메모리 반도체 기술과 ‘뉴로모픽’ 등 신경망 반도체 분야에서 초격차를 이끌어간다는 계획이다.
삼성전자는 M램(자기저항메모리)을 기반으로 ‘인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅’을 세계 최초로 구현하고 연구 결과를 세계적인 학술지 ‘네이처’에 게재했다고 13일 밝혔다.
연구는 정승철 삼성전자 종합기술원 전문연구원이 제1저자로, 함돈희 종합기술원 펠로우 및 하버드대학교 교수와 김상준 종합기술원 마스터가 공동 교신저자로 참여했다. 삼성전자 종합기술원, 반도체연구소, 파운드리사업부 연구원들도 공동으로 연구에 참여했다.
인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장뿐 아니라 데이터의 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술이다. 기존 컴퓨터는 데이터 저장을 담당하는 메모리 칩과 연산을 책임지는 프로세서 칩을 따로 나누어 구성한다. 하지만 인-메모리 컴퓨팅에서는 메모리 내에서 병렬 연산하기 때문에 연산을 위해 소모되는 전력이 적다. 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만드는 유력한 기술로 주목받는 이유다.
김강민 가톨릭대학교 인공지능학과 교수는 "현존하는 AI 중 가장 뛰어난 성능을 보이는 ‘GPT-3’와 같은 초거대 AI의 학습에 필요한 전력은 1287MWh(10만 가구의 하루 전력 사용량) 정도이다"라며 "M램의 낮은 전력소비량은 이러한 문제를 해결하는 동시에 데이터의 연산까지 수행해 AI칩을 만드는데 적합하다"고 말했다.
R램(저항메모리)과 P램(상변화메모리) 등 비휘발성 메모리를 활용한 인-메모리 컴퓨팅 구현은 지난 수년간 전 세계적으로 관심이 높은 연구 주제였다. 하지만 또 다른 비휘발성 메모리인 M램은 데이터 안정성이 높고 속도가 빠른 장점에도 불구하고 낮은 저항값을 갖는 특성으로 인-메모리 컴퓨팅에 적용해도 전력 이점이 크지 않아 구현되지 못했다.
삼성전자 연구진은 한계를 기존 ‘전류 합산’ 방식이 아닌 ‘저항 합산’ 방식 인-메모리 컴퓨팅 구조를 제안함으로써 저전력 설계에 성공했다. 연구진은 M램 기반 인-메모리 컴퓨팅 칩 성능을 AI 계산에 응용해 숫자 분류에서는 최대 98%, 얼굴 검출에서는 93% 정확도로 동작하는 것을 검증했다.
삼성전자는 시스템 반도체 공정과 접목해 대량 생산이 가능한 비휘발성 메모리인 M램을 세계 최초로 인-메모리 컴퓨팅으로 구현하고 차세대 저전력 AI 칩 기술의 지평을 확장했다는데 큰 의미가 있다고 설명했다.
특히 메모리반도체와 시스템반도체 모두에 경쟁력을 갖춘 삼성전자는 이번 기술로 미래 반도체 분야 경쟁력을 확보했다는 평가가 나온다. AI와 빅데이터 등 데이터 처리량이 점차 비대해지는 추세 속에서 메모리반도체 내부에 일부 연산을 소화하는 시스템반도체 특성을 접목해 대응한다는 것이다.
시장조사기관 가트너에 따르면 AI 반도체 시장은 지난해 221억4800만 달러(약 26조3160억원)에서 오는 2025년 767억7700만 달러(약 91조2173억원) 규모로 성장할 전망이다.
삼성전자 관계자는 "삼성전자는 초격차 메모리 기술 역량을 시스템 반도체 기술과 접목해 차세대 컴퓨팅 및 AI 반도체 분야에서 지속해서 기술 리더십을 확장해 나갈 계획"이라고 밝혔다.
생물학적 신경망을 다운로드하는 뉴로모픽 플랫폼으로 활용 가능성을 제안했다는 점도 의미가 있다는 설명이다.
뉴로모픽 반도체는 인간 뇌 신경망을 모방한 방식으로 구동한다. 궁극적으로는 인지 및 추론 등 고차원 기능을 재현하는 것을 목표로 한다. 삼성전자는 앞서 하버드대학교와 함께 지난해 9월 뉴로모픽 반도체 비전을 제시한 논문을 ‘네이처 일렉트로닉스’에 게재한 바 있다.
정승철 전문연구원은 "인-메모리 컴퓨팅은 메모리와 연산이 접목된 기술로 기억과 계산이 혼재된 사람의 뇌와 유사한 점이 있다"며 "이번 연구가 향후 실제 뇌를 모방하는 뉴로모픽 기술의 연구 및 개발에도 도움이 될 수 있을 것"이라고 말했다.
jinsol@ekn.kr
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▲삼성전자 함돈희 펠로우 |
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▲삼성전자 김상준 마스터 |
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