AI를 더 효율적으로 움직일 수 있는 신형 칩 "NeuRRAM" 발표, 보다 소형의 디바이스로 대규모 AI 알고리즘 실행과 정밀도를 향상

인공지능 알고리즘은 최근 급속한 발달을 하고 있지만, 기술적인 문제나 환경에 대한 우려도 있어, 현재의 페이스로 계속 성장하는 것은 한계가 있습니다. 여기서, 전 스탠퍼드 대학 소속으로 현재는 AI 스타트업 기업의 Weier Wan 씨가 2022년 8월에「NeuRRAM」이라는 새로운 칩을 발표했습니다. 이 작은 칩으로 더 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있을 가능성이 있다고 합니다.

A Brain-Inspired Chip Can Run AI With Far Less Energy

A Brain-Inspired Chip Can Run AI With Far Less Energy | Quanta Magazine

 

이번에 개발된 칩은 신경계의 처리에 착상을 얻은「뉴로모픽 컴퓨팅」이라고 불리는 것으로, 에너지 효율이 높습니다. 기존 칩에서는 대규모 딥 러닝을 수행하는 데 필요한 계산 능력이 부족했지만, NeuRRAM은 이 문제를 해결했습니다.

기존의 칩은 2진수로 정보를 처리하고 있습니다만,「저항 변화형 메모리(RRAM)」라는 새로운 메모리를 사용한 NeuRRAM에서는 독립된 범위 내에서 복수의 값을 유지하는 아날로그 방식의 동작을 통해 보다 많은 정보를 보존할 수 있다는 것입니다. 그 결과 기존 칩보다 최대 1,000배의 에너지 효율을 얻을 수 있다고 왕 씨는 주장하고 있습니다. 게다가 칩의 소형화에 의해 스마트 워치나 스마트 폰 등 이전에는 AI 사용에 적합하지 않았던 소형 디바이스에서도 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있게 되었다고 합니다.

전통적인 컴퓨터에서 컴퓨터의 메모리는 실제 계산이 수행되는 "프로세서"와는 멀리 떨어진 "마더 보드"에 배치되기에 정보 전송에 비효율적입니다. 그래서 메모리와 프로세서를 같은 장소에 배치하는 일체형 칩이 고안되었습니다만, 기술적으로 곤란하다고 여겨져 왔습니다. 그래도 수십 년 전에 이미 메모리가 저장되어 있는 곳에서 계산을 함께 실행하는 새로운 칩의 재료가 개발되었지만, 기존의 컴퓨터 성능에는 뒤떨어져 수십 년간 방치되고 있었다고 합니다.

2015년 경부터 컴퓨터 연구자들은 RRAM을 이용한 디바이스가 대규모 AI를 실행할 수 있을 가능성을 인식하고 개발을 진행했습니다. 또한 2015년 캘리포니아 대학 산타바바라의 과학자 팀이 RRAM을 탑재한 디바이스가 메모리를 저장하는 것 이외의 용도가 있다고 보고했습니다. 이 발표는 간단한 행렬 곱셈과 같은 기본 계산 작업을 메모리에서도 실행 가능했다는 점에서 획기적이었습니다.

NeuRRAM은 아날로그 처리를 하기 때문에 디지털 처리와 달리 칩이 다수의 행렬 계산을 병행하여 실행할 수 있어서, 그 결과 디지털 RRAM 메모리보다 높은 에너지 효율을 실현할 수 있습니다.

그러나 NeuRRAM이 수행하는 아날로그 처리에는 두 가지 문제가 있으며, 하나는 아날로그 RRAM 칩이 정확해야 하는 문제입니다. 아날로그 RRAM의 편의상, 변동과 노이즈가 발생할 가능성이 있어, AI 알고리즘을 실행하는 것이 곤란하다는 것입니다. 한편 왕 씨는 AI 알고리즘이 노이즈에 익숙해지도록 조정되어 있으면 기존의 컴퓨터와 같은 정확성을 만들어낼 수 있다고 발표하고 있습니다.

또 다른 문제는 아날로그 RRAM의 유연성이 낮다는 것입니다. 아날로그 RRAM에서 대규모 AI를 실행하려면 많은 배선과 회로가 필요했으며 에너지와 공간이 필요했습니다. 그래서 왕 씨는 새로운 칩을 설계함으로써 공간 절약화 및 에너지 절약을 달성하고 있습니다.

덧붙여 왕 씨 일행은 손톱 정도 사이즈의 NeuRRAM 칩을 여러 개 쌓아서 규모를 확대하는 것과 동시에, 한층 더 에너지를 절약하고 고효율화 하는 것을 목표로 하고 있습니다.