「광 신경망」으로 AI 성능 혁명? 에너지 효율을 100배로 개량

 

미국 매사추세츠공과대학(MIT)의 연구자들은 'Optical Neural Network(ONN, 광신경망)'에 관한 새로운 논문을 2023년 7월 17일 자로 'nature photonics'에 발표했습니다. AI의 성능을 비약적으로 향상할 가능성을 시사하는 내용입니다.
 
논문에서는 정보 처리 분야를 심층 신경망(DNN)이 재구축하고 있으며, 이러한 DNN의 급격한 성장은 기존의 하드웨어 시장에 시련이 되고 있다고 주장합니다.
 
이에 비해 새로 등장한 ONN은 소프트웨어보다 하드웨어 활용을 중시하는 "물리 신경망"의 일종으로, 빛의 전파와 간섭에 의한 광 연산을 이용하여 "저지연성", "저소비전력성", "병렬성" 등을 특징으로 하여, 보다 빠른 동작이 이론적으로 가능하다는 것입니다.
 
그러나 기존의 ONN은 높은 에너지 소비 및 계산 밀도의 낮음, 긴 대기 시간 등의 해결 과제가 있었다고 논문은 말합니다. 이번에 연구원들은 과제를 해결하기 위해 공간-시간-다중 ONN 시스템을 실험적으로 실증했습니다. 이 시스템에서는 최첨단 디지털 프로세서에 비해 에너지 효율이 100배, 계산 밀도는 20배 우위에 있었다고 합니다. 가까운 미래의 개발로 이러한 지표가 두 배는 더 향상될 수 있으며, 데이터 센터부터 분산형 디바이스에 이르기까지 기계 학습 작업을 가속화할 수 있는 새로운 길을 열고 있습니다.