뉴로모픽 컴퓨팅과 스파이킹 신경망
스파이킹 신경망(SNNs) 기반 뉴로모픽 칩과 광 기반 칩
차세대 칩(chip)에 대한 이야기를 해보고자 합니다. 특히, 인간의 두뇌를 따라가고자 희망하는 뉴로모픽 칩과 전자가 아닌 빛의 이동으로 작동하는 칩에 대한 이야기를 해보고자 합니다. 에너지 효율을 높이는 가운데, 고성능 칩을 만들고자 하는 새로운 시도들을 함께 살펴보고자 합니다.
뉴로모픽 컴퓨팅(Neuroporphic Computing)의 개요
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 구조와 작동 방식을 본떠 만든 컴퓨팅 방식으로, 전통적인 폰 노이만 아키텍처가 데이터 처리 속도나 에너지 효율성에서 겪는 한계를 극복하고자 개발되었습니다.
여기서 말하는 폰 노이만 아키텍처는 현대 컴퓨터의 기본 설계 원칙으로, 프로그램과 데이터를 동일한 메모리에 저장하고, 명령어를 순차적으로 처리하는 구조입니다. 이 아키텍처는 많은 장점을 제공하지만, 데이터 전송 속도의 한계와 에너지 효율성 문제 등 몇 가지 한계도 가지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 뉴로모픽 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 패러다임이 연구되고 있으며, 이는 인간 두뇌의 효율적인 정보 처리 방식을 모방하여 더 강력하고 에너지 절약적인 시스템을 구현하고자 합니다.
이 분야에서 두 가지 주요한 발전이 두드러지는데, 첫째는 스파이킹 신경망(Spiking Neural Networks, SNNs)을 기반으로 한 뉴로모픽 칩이고, 둘째는 광기반 칩(Light-based Chip)입니다. 이러한 혁신적인 기술들은 인공지능, 머신러닝, 실시간 데이터 처리 등에서 기존 컴퓨터의 한계를 넘어 더 빠르고 효율적인 성능을 제공할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.
스파이킹 신경망(SNNs) 기반의 뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)
뉴로모픽 칩은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 흉내 내어 만든 컴퓨터 칩입니다. 여기서 스파이킹 신경망(SNNs)은 뇌의 뉴런들이 신호를 주고받는 방식인 '스파이크(spike)'를 모방한 인공 신경망입니다. 쉽게 말해, 전통적인 컴퓨터는 데이터를 처리할 때 차례차례 명령을 실행하지만, 뉴로모픽 칩은 여러 가지 일을 동시에 처리할 수 있습니다. 이는 마치 뇌가 여러 가지 생각을 동시에 하는 것과 비슷합니다. 또한, 뉴로모픽 칩은 필요한 때에만 에너지를 사용하기 때문에 전력을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰의 배터리를 오래 사용하게 하는 기술과 비슷하다고 생각하시면 됩니다.
스펙(Speck) 칩의 예
2024년 5월, 중국과학원 자동화연구소가 이끄는 연구팀은 인간의 뇌를 본따 만든 스펙(Speck)을 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표했습니다.
https://www.nature.com/articles/s41467-024-47811-6
앞서 말씀드린 바와 같이, 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 뉴런과 시냅스를 모방하여 에너지 효율이 높은 기계 지능을 구현하는 기술입니다. 이 기술은 스파이킹 신경망(SNNs)을 뉴로모픽 칩에 적용하여, 두뇌의 동적 메커니즘을 차용함으로써 에너지 절약 효과를 극대화하려는 목표를 가지고 있습니다. 본 연구에서는 이러한 목표를 달성하기 위해 알고리즘, 소프트웨어, 하드웨어가 함께 설계된 응용 지향적인 뉴로모픽 시스템을 제시합니다.
먼저, 연구팀은 스펙(Speck)이라는 비동기식 칩을 설계하고 제작했습니다. 스펙은 센싱과 컴퓨팅 기능을 통합한 뉴로모픽 시스템 온 칩으로, 매우 낮은 프로세서 정지 전력인 0.42mW를 자랑합니다. 이는 입력이 없을 때 전력을 소모하지 않아 동적 컴퓨팅의 하드웨어 요구 사항을 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 스펙은 328,000개의 스파이킹 뉴런을 포함하고 있어 높은 밀도로 효율적인 정보 처리가 가능합니다.
두 번째로, 연구팀은 스파이킹 신경망에서 발생하는 동적 불균형(dynamic imbalance) 현상을 발견하고, 이를 해결하기 위해 주의(attention) 기반 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 다양한 입력에 따라 에너지 소비가 크게 달라지도록 설계되어, 동적 컴퓨팅의 알고리즘적 요구 사항을 충족시킵니다. 이를 통해 연구팀은 실시간 전력이 0.70mW에 불과한 뉴로모픽 시스템을 구현하는 데 성공했습니다.
광기반 칩(Light-based Chip)
둘째는 광기반 칩으로, 광자 칩은 빛을 이용해 정보를 처리함으로써 전자 칩보다 훨씬 빠르고 에너지 효율적인 연산이 가능합니다. 기존의 전자 칩이 전기를 사용해 데이터를 처리하는 반면, 광기반 칩은 빛의 속도로 정보를 주고받기 때문에 훨씬 빠르게 작동할 수 있습니다. 쉽게 말해, 광기반 칩은 빛을 이용해 매우 빠른 속도로 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 이는 마치 고속도로에서 여러 차가 동시에 여러 방향으로 빠르게 이동하는 것과 비슷합니다. 또한, 빛을 사용하기 때문에 열이 많이 발생하지 않아 에너지 효율이 높습니다.
광기반 칩은 병렬 처리에 적합한데, 광학 신호의 광대역폭을 활용하여 여러 연산을 동시에 처리할 수 있기 때문입니다. 이는 순차적으로 처리하는 것보다 훨씬 효율적입니다. 또한, 광자 뉴로모픽 칩은 기존 기술과의 통합 가능성에서도 유망합니다. 이러한 칩은 기존의 하드웨어 인프라와 호환되도록 설계될 수 있으며, 주요 적응 없이도 기존 생산 방식에 맞출 수 있는 디자인을 채택할 수 있습니다. 마지막으로, 광자 뉴로모픽 시스템은 우수한 확장성을 제공하여 시스템이 확장됨에 따라 복잡한 연산을 신속하고 효율적으로 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
광자(Photonic) 스파이킹 신경망(SNNs)
광자(photonic)를 활용한 스파이킹 신경망(SNNs)은 빛을 이용하여 생물학적 뉴런의 작동 방식을 모방하는 인공 신경망입니다. 이 시스템은 빛의 속도로 정보를 처리하여 기존 전자 시스템보다 훨씬 빠른 연산 속도를 자랑합니다. 또한, 에너지 효율성이 높아 전력 소비를 절감할 수 있습니다. 광학 신호의 병렬 처리 능력을 통해 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 신호 전송 지연이 최소화됩니다.
광자 광자스파이킹 신경망(SNNs)은 뉴런, 광학 시냅스, 레이저와 같은 다양한 광학 부품을 사용하여 구현됩니다. 이러한 기술은 뉴로모픽 컴퓨팅, 고속 데이터 처리, 인공지능 및 머신러닝 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 효율적인 학습 알고리즘 개발, 기존 전자 인프라와의 통합, 네트워크 확장 유지 등 여러 도전 과제가 존재합니다. 광자 스파이킹 신경망은 스파이킹 신경망과 광학 기술의 장점을 결합하여 차세대 강력한 컴퓨팅 시스템을 구현하고자 하는 혁신적인 접근 방식입니다.
뉴로모픽 및 광기반 칩(Light-based Chip)의 의미
SNN과 광 기반 기술을 기반으로 한 뉴로모픽 칩의 발전은 컴퓨팅 분야에서 중요한 진보를 나타냅니다. 이러한 혁신들은 보다 에너지 효율적이고 빠르며, 복잡한 작업을 손쉽게 처리할 수 있는 능력을 갖춘 컴퓨팅 시스템의 가능성을 제시합니다. 예를 들어, 자율주행차의 실시간 판단이나 스마트폰의 고속 데이터 처리 등 다양한 응용 분야에서 기존 컴퓨터의 한계를 넘어서는 성능 향상을 기대할 수 있습니다.
이처럼 뉴로모픽 칩과 광기반 칩은 미래의 컴퓨팅 기술을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 지속적인 연구와 발전을 통해 인공지능과 컴퓨팅의 새로운 가능성을 열어갈 것입니다. 요약하자면, 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 두뇌의 효율성과 속도를 모방하여 기존 컴퓨터의 한계를 넘어서는 새로운 컴퓨팅 방식을 제공하며, 스파이킹 신경망과 광 기반 칩의 발전을 통해 더욱 강력하고 에너지 절약적인 시스템을 구현하고자 하는 접근 방식입니다.
뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)을 활용한 광 기반 칩(Light-Based Chips)의 강점
광 기반 뉴로모픽 칩은 뉴로모픽 컴퓨팅에서 전통적인 전자 칩에 비해 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다.
첫째, 속도와 지연 시간 측면에서 광자 뉴로모픽 칩은 전자 칩에 비해 훨씬 빠른 속도로 작동할 수 있습니다. 빛 기반 시스템은 빛의 속도로 정보를 처리하여 전자 기반 시스템보다 현저히 빠른 속도를 자랑하며, 광자 뉴로모픽 칩에서는 지연 시간이 빛의 속도로 감소됩니다. 일부 광자 칩은 단일 스파이크를 처리하는 데 있어 3.36 마이크로초라는 초저지연을 달성할 수 있습니다.
둘째, 에너지 효율성 면에서 광자 칩은 전자 시스템보다 현저히 향상된 에너지 효율성을 제공할 가능성이 큽니다. 빛 기반 시스템은 빛의 속도에 접근하려는 전자 시스템에 비해 훨씬 적은 에너지를 필요로 하며, 전하를 운반하는 전자와 달리 열을 생성하지 않습니다. 일부 광자 뉴로모픽 시스템은 실시간 전력 소비를 0.70 밀리와트까지 낮추는 데 성공하였습니다.
셋째, 광자 칩은 병렬 처리에 적합합니다. 광학 신호의 광대역폭을 활용하여 병렬 작업을 수행할 수 있기 때문에 여러 연산을 동시에 처리할 수 있으며, 이는 순차적으로 처리하는 것보다 훨씬 효율적입니다. 넷째, 광자 뉴로모픽 칩은 기존 기술과의 통합 가능성에서도 유망합니다. 이러한 칩은 기존의 하드웨어 인프라와 호환되도록 설계될 수 있으며, 주요 적응 없이도 기존 생산 방식에 맞출 수 있는 디자인을 채택할 수 있습니다.
마지막으로, 광자 뉴로모픽 시스템은 우수한 확장성을 제공합니다. 시스템이 확장됨에 따라 복잡한 연산을 신속하고 효율적으로 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 더 큰 상호 연결된 네트워크를 구축하는 데 적합한 아키텍처를 제공합니다.
이러한 장점들을 활용함으로써 광자 뉴로모픽 칩은 특히 고속, 에너지 효율적인 병렬 처리가 요구되는 인공지능 및 머신러닝 응용 분야에서 전통적인 컴퓨팅 아키텍처의 한계를 극복할 잠재력을 지니고 있습니다. 이 기술은 컴퓨터 비전, 패턴 인식, 실시간 데이터 처리와 같은 분야에서 중요한 발전을 가능하게 할 수 있습니다.
광자칩(Photonic Chips) vs 광 기반 칩(Light-Based Chips)
광자칩(Photonic Chips)과 광 기반 칩(Light-Based Chips)은 모두 빛의 특성을 활용하여 정보를 처리하거나 전송하는 기술을 의미하지만, 그 사용 맥락에 따라 약간의 차이가 있습니다. 광자칩은 주로 포톤(Photon, 광자), 즉 빛의 입자를 사용하여 데이터 전송 및 처리를 수행하는 반도체 칩을 말합니다. 이러한 칩은 전통적인 전자 기반 칩과는 달리 전자가 아닌 광자를 매개로 작동하기 때문에 데이터 전송 속도가 매우 빠르고 에너지 효율이 높으며, 높은 주파수를 통해 더 많은 데이터를 동시에 전송할 수 있습니다. 또한, 광자칩은 전자 기반 칩에 비해 발열이 적어 열 관리가 용이하다는 장점을 가지고 있어 데이터 센터나 통신 인프라, 고성능 컴퓨팅 등에서 주로 활용됩니다.
반면, 광 기반 칩이라는 용어는 빛을 활용하는 모든 종류의 반도체 칩을 포괄하는 보다 일반적인 용어입니다. 이 범주에는 광자칩도 포함되지만, 그 외에도 다양한 빛 활용 기술이 적용된 칩들이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 빛을 감지하여 데이터를 수집하는 광학 센서 칩, 레이저를 생성하거나 제어하는 레이저 기반 칩, 그리고 빛을 이용해 신호를 필터링하거나 변환하는 광학 신호 처리 칩 등이 이에 해당합니다. 따라서 광 기반 칩은 특정 목적에 맞춰 다양한 방식으로 빛을 활용할 수 있으며, 광자칩보다 더 넓은 범위의 빛 활용 기술을 포함하고 있습니다.
광자칩과 광 기반 칩은 모두 빛을 활용하는 기술이라는 공통점을 가지지만, 광자칩은 광자를 이용한 데이터 전송 및 처리에 특화된 반도체 칩을 의미하는 반면, 광 기반 칩은 빛을 이용하는 모든 종류의 반도체 칩을 포괄하는 보다 광범위한 용어입니다. 따라서 광자칩은 광 기반 칩의 한 종류로 볼 수 있으며, 광 기반 칩에는 광자칩 외에도 다양한 빛 활용 기술이 적용된 칩들이 포함됩니다. 이러한 구분은 기술의 발전과 함께 용어의 사용이 유연하게 변할 수 있으므로, 특정 문맥에서 어떤 의미로 사용되는지를 파악하는 것이 중요합니다.
광자칩은 데이터 센터, 인공지능, 통신, 양자 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 높은 속도와 에너지 효율성을 요구하는 응용에 적합하며, 특히 대용량 데이터 전송과 고속 연산이 필요한 환경에서 큰 장점을 제공합니다. 반면, 광 기반 칩은 광학 센서, 레이저 기술, 신호 처리 등 보다 다양한 용도로 활용되며, 특정 응용 분야에 맞춘 유연한 설계가 가능합니다. 그러나 광자칩과 광 기반 칩 모두 제조 복잡성, 높은 생산 비용, 기술의 성숙도 등의 도전 과제를 안고 있어 지속적인 연구와 개발이 필요합니다. 최근 중국의 타이치(Taichi)와 타이치-II(Taichi-II) 칩과 같은 사례는 광자 AI 처리에서 중요한 발전을 보여주며, 실리콘 포토닉스 기술과 같은 광학과 전자의 강점을 결합하는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다.
광자칩과 광 기반 칩은 미래의 고속, 고효율 컴퓨팅 기술을 이끌어갈 핵심 요소로 주목받고 있으며, 이들은 전통적인 전자 칩과 비교할 때 속도, 에너지 효율성, 발열 관리, 대역폭 등에서 우수한 성능을 보입니다. 이러한 기술들은 데이터 센터, 인공지능, 통신, 양자 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 중요한 응용 가능성을 가지고 있지만, 제조 복잡성, 비용, 기술 성숙도 등의 도전 과제를 해결해야 합니다. 지속적인 연구와 개발을 통해 광자칩과 광 기반 칩은 더욱 발전할 것으로 기대되며, 이는 미래의 컴퓨팅 기술을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.
