뇌 신경망을 모사하여 개발 된 차세대 반도체, 뉴로모픽 컴퓨팅

인공지능용 반도체의 발전

현재의 인공지능용 반도체는 중앙처리장치(CPU, GPU 등)와 메모리가 별도로 존재하여 연산과 저장 기능이 분리된 폰 노이만 방식입니다. 폰 노이만 구조는 데이터 병목현상을 야기하는데, 이를 완화하기 위해 메모리를 수직 적층한 패키징 기술로 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 반도체가 개발되었고, 더 나아가 메모리에서 일부 연산기능을 수행할 수 있는 PIM(Processor In Memory)반도체가 개발되었습니다. 이러한 발전으로 인공지능용 반도체의 데이터 처리 속도는 크게 향상되었으나, 여전히 중앙처리장치와 메모리로 구성된 폰 노이만 방식입니다.

뉴로모픽 반도체는 폰 노이만 방식을 탈피하고 우리 두뇌 신경망을 모사하여 개발된 차세대 반도체 기술으로, 뉴로모픽 반도체는 연산과 저장 기능을 동시에 수행하는 뉴로모픽 소자를 병렬 연결하여 저전력·고성능의 정보처리가 가능합니다.

 

◎ 폰 노이만 컴퓨팅

폰 노이만 구조 개념도

컴퓨터에서 연산이 이뤄지는 과정은 뇌와 다릅니다. 컴퓨터는 헝가리 출신의 미국 과학자 폰 노이만이 제안한 '폰 노이만' 구조에 의존합니다. 즉, 연산을 처리하는 연산장치(CPU)와 명령어와 데이터가 저장된 메모리 영역을 구분하고, 연산에 필요한 명령어와 데이터는 필요에 따라 버스라는 통로를 통해 불러오는 방식입니다.

이러한 접근은 오늘날의 발전된 컴퓨터를 가능하게 했지만, 명령어와 데이터가 계속 이동해야 하고, 두 영역을 오가는 과정에 병목이 생겨 속도와 효율성에 한계가 있습니다. 그러므로 연산이 복잡해지고 데이터가 늘어날수록 발열과 전력 소모도 커지게 되며, 대규모 인공지능 연산하려면 막대한 전력이 소비됩니다.

 

◎ 뉴로모픽 컴퓨팅

생체 및 인공 스파이크 신경망 비교 (자료=사이언스)

 

반면 인간의 뇌는 전구 하나를 밝힐 수 있는 20와트 정도의 에너지만 쓸 뿐입니다. 인간의 신경세포(뉴런)는 의미있는 신호만 받아들이고 다른 신호는 무시해 에너지 소비를 최소화하기 때문입니다.

뉴런은 자극이 의미있는 수준에 도달할 때 신호가 강해져 스파이크처럼 솟아 오르며 시냅스를 통해 인근 뉴런에 전달하며, 평소에는 별 반응을 보이지 않습니다. 스파이크 신호 사이 간격이 짧아들수록 중요한 자극으로 간주되어 시냅스 연결이 강화되고, 간격이 멀어지면 시냅스 연결이 억제됩니다.

뇌 는 이렇게 중요한 자극만 전달하기 때문에 에너지 효율이 높고, 감각신호도 아날로그 형태로 정교하게 전달할 수 있습니다.

 

■ 뉴로모픽 컴퓨팅 연구 박차

현재 인공신경망은 신경 구조를 소프트웨어적으로 구현한 것이 대부분입니다. 반면 뉴로모픽 컴퓨팅은 실제 생명체의 뉴런과 시냅스를 모방한 하드웨어를 활용하고, 이에 최적화된 소프트웨어를 개발해 적용하는 것을 목표로 하고 있습니다. 모든 칩들이 병렬로 서로 연결돼 있고, 폰 노이만 구조와 달리 연산과 저장이 분리돼 있지 않아 효율을 높일 수 있습니다. 세계 과학자들과 글로벌 기업들의 연구를 통해 뉴로모픽 컴퓨팅의 가능성은 조금씩 진보되고 있습니다.

 

■ 오감 감지하는 인공지능 센서에도 적용

뇌의 스파이크 기반 신호 체계를 모방하는 기술은 시각이나 촉각 등 다른 감각의 구현 및 전달에도 응용될 수 있으며, IoT와 메타버스 확산 등에 힘입어 센서로 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 감각을 디지털 신호로 바꿔 전달하는 시도가 이뤄지고 있습니다.

 

기존 컴퓨터와 뉴로모픽 컴퓨터 비교

 

주요 소자 및 기술

• 뉴로모픽 반도체는 기존 CMOS 기술 기반(1세대)에서, 메모리와 저항기 기능을 결합한 멤리스터(Memristor) 등 새로운 소자(2세대)를 활용하는 방향으로 발전하고 있다.
• 멤리스터, RRAM, PRAM 같은 다양한 메모리 소자가 시냅스 역할을 효율적으로 구현하기 위해 연구되고 있다.

응용 분야 및 전망

• 뉴로모픽 반도체는 자율주행 로봇, 휴머노이드 로봇, 사물인터넷, 실시간 패턴 인식, 에너지 저감형 AI 디바이스 등 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 기술로 주목받고 있다.
• 전통적 컴퓨터 아키텍처의 한계를 극복하며, 한국을 포함해 글로벌 반도체 산업에서 미래 성장 테마로 떠오르고 있다.

대표적 개발 사례

• IBM의 TrueNorth 칩, 인텔의 Loihi, 삼성전자와 하버드대의 3D 뉴런 메모리 네트워크 구현 등 다양한 뉴로모픽 반도체가 개발되고 있다.
• 이들은 이미지 및 패턴 인식, 실시간 센서 데이터 처리, 군사용 드론 등 응용 분야에서 기존 CPU나 GPU 대비 뛰어난 전력 효율성과 실시간 반응성을 보여주고 있다.

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구분	폰 노이만 컴퓨팅	뉴로모픽 컴퓨팅	양자컴퓨팅
기본 아키텍처	중앙 처리 장치(CPU)와 메모리 분리	뇌 신경망 모방, 뉴런과 시냅스 회로 통합	큐비트 기반 양자 상태 활용
데이터 처리 방식	순차적 명령 처리, 폰 노이만 병목 현상 발생	이벤트 기반, 병렬 신호 처리 및 메모리-연산 통합	양자 중첩과 얽힘으로 병렬 초고속 처리
에너지 효율	비교적 낮음, 데이터 이동에 따른 전력 낭비 큼	매우 높음, 필요 시에만 연산 수행	문제마다 다르나 특정 연산에서 매우 우수
연산 대상	범용 계산 및 명령 처리	주로 신경망, 인공지능, 패턴 인식 등	복잡한 최적화, 시뮬레이션, 암호 해독 등
하드웨어 구현	CPU, GPU, TPU 등	멤리스터, CMOS 기반 뉴런-시냅스 회로 등	초전도 큐비트, 이온트랩, 광양자 큐비트 등
처리 속도	명령어 속도에 의존, 병목으로 한계	병렬 처리로 고속 실시간 처리 가능	특정 문제에서 기존 컴퓨터보다 압도적 속도
응용 분야	컴퓨터, 서버, 일반 소프트웨어	인공지능, 로봇, IoT, 센서 네트워크	양자 화학, 암호 해독, 최적화 문제 등