[서울=뉴시스]윤신영 인턴 기자 = 한양대학교 김형진 교수팀이 기존 컴퓨팅 시스템의 연산 효율을 증가시킬 차세대 메모리 반도체 기반의 인공지능(AI) 연산 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 이 연산 기술은 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 인공지능 반도체 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.

기존 컴퓨팅 시스템은 메모리와 프로세서가 분리되어 있어 연산이 진행될 때 데이터 이동이 필요했다. 이러한 데이터 이동은 빅데이터 처리가 필수적인 인공지능의 연산 효율을 감소시키는 요소였다.

이를 해결하기 위해 데이터가 저장된 메모리 반도체 내에서 연산을 직접 수행하는 인공지능 반도체 기술이 주목받아 왔다. 인공지능 반도체 기술은 데이터 이동 없이 인공지능 알고리즘을 병렬적으로 수행하므로 연산 효율이 높고 저전력으로 구동할 수 있다는 장점이 있다.

하지만 병렬 연산을 실제로 구현하는 것에는 한계가 있었다. 현재 양산 중인 낸드 플래시 메모리의 트랜지스터가 직렬 구조를 갖고 있어 병렬 연산을 수행하기 어려웠기 때문이다.

김 교수팀은 소프트웨어 인공지능 기법 중 하나인 모사 어닐링(simulated annealing)을 메모리 소자 멤리스터의 상태 조절을 통해 구현했다. 소자의 상태에 따라 달라지는 전류 노이즈 특성을 활용해 최적의 해를 찾고, 기존의 낸드 플래시 메모리 구조에서 커패시터를 사용해 병렬 연산을 수행했다. 이 방식은 현재 양산 중인 3차원 낸드 플래시 메모리와 호환돼 빠른 상용화도 가능하다.

연구책임자인 김형진 교수는 "이번 연구는 기존 인공지능 반도체 기술의 한계를 극복하는 새로운 기법을 제시한 의의가 있다"며 "빅데이터·인공지능 시대에 대비하는 반도체 기술을 개발해 국가기간산업 발전에 이바지하겠다"고 전했다.


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