여러분은 컴퓨터가 똑똑해지는 속도에 놀라신 적이 있으신가요? 요즘 인공지능(AI)이 대단한 활약을 펼치고 있죠. 그런데 이 AI가 더 똑똑해지고 빨라지려면, 우리 뇌처럼 ‘생각’하는 방식을 모방한 새로운 컴퓨터 기술이 필요하다고 합니다. 그게 바로 인메모리 컴퓨팅과 뉴로모픽 시스템이에요. 이 글에서는 이 두 가지 개념이 무엇이고, 왜 미래 AI의 핵심 기술로 불리는지 쉽게 설명해 드릴게요. 🚀
인메모리 컴퓨팅과 뉴로모픽 시스템, 왜 중요할까요? 💻
현재 대부분의 컴퓨터는 데이터를 저장하는 '메모리'와 데이터를 계산하는 '프로세서'가 분리되어 있어요. 그래서 데이터를 주고받는 데 시간이 걸리고 에너지를 많이 소모하죠. 이걸 '폰 노이만 병목 현상'이라고 부릅니다. 인공지능처럼 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 분야에서는 이 병목 현상이 큰 문제입니다.
반면, 우리 뇌는 기억과 계산을 동시에 처리해요. 뉴런과 시냅스가 연결된 구조를 통해 엄청난 양의 정보를 효율적으로 처리하죠. 뉴로모픽 시스템은 바로 이런 뇌의 작동 방식을 모방하여 하드웨어 기반의 인공 신경망을 구현한 시스템입니다. 인메모리 컴퓨팅은 이런 뉴로모픽 시스템을 구현하는 핵심 기술 중 하나로, 메모리 안에서 직접 계산을 수행해서 데이터를 주고받는 시간을 줄이고 전력 소모를 크게 낮출 수 있습니다.
뇌를 닮은 메모리, 시냅스 소자의 종류 📊
뉴로모픽 시스템의 핵심은 바로 '시냅스 소자'입니다. 시냅스 소자는 우리 뇌의 시냅스처럼 정보를 저장하고 연산까지 수행하는 특별한 메모리 소자입니다. 크게 두 가지 종류로 나눌 수 있어요.
🔧 시냅스 소자 주요 종류
2단자 소자는 저항 변화를 이용하여 정보를 저장하는 방식입니다. 대표적으로 RRAM(저항변화 메모리), PCM(상변화 메모리), FTJ(강유전체 터널 접합) 등이 있어요. 이들은 구조가 간단해서 높은 집적도를 구현하기 유리하지만, 누설 전류나 셀 선택성 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 트랜지스터, 다이오드, 또는 셀렉터와 같은 추가적인 비선형 선택 소자를 함께 사용하기도 합니다.
3단자 소자는 우리에게 익숙한 플래시 메모리나 FeFET(강유전체 전계-효과 트랜지스터)처럼 게이트 전극을 통해 전하의 흐름을 제어하는 방식입니다. 이들은 우수한 신뢰성과 다중 상태 표현 능력(아날로그 가중치 구현)을 가지고 있어 아날로그 컴퓨팅에 유리하지만, 높은 전압이 필요하거나 집적도가 낮을 수 있다는 단점이 있습니다.
💾 가중치 업데이트 예시 (개념)
// 뇌의 시냅스가 학습하는 것처럼, 시냅스 소자의 '전도도'를 조절하여 가중치를 업데이트합니다.
// 전도도(Conductance)는 전류가 얼마나 잘 흐르는지를 나타내는 값입니다.
// 가중치 업데이트 함수 (예시)
function updateWeight(synapse, input_pulse_count) {
let current_conductance = synapse.getConductance(); // 현재 시냅스 전도도
// 입력 펄스 수에 비례하여 전도도(가중치)를 조절
// 선형성(Linearity)이 높을수록 정확하게 조절 가능 [출처: 111, 112]
let new_conductance = current_conductance + (input_pulse_count * learning_rate);
synapse.setConductance(new_conductance); // 새로운 가중치(전도도) 설정
return new_conductance;
}
// 온/오프 비율(On/off ratio)이 높을수록 가중치 표현 범위가 넓고 [출처: 115, 116]
// 정밀도(Weight precision)가 높을수록 더 세밀한 가중치 조절이 가능합니다. [출처: 117]
시냅스 어레이: 정보를 효율적으로 계산하는 방법 📈
시냅스 소자들이 단순히 하나씩 존재한다고 해서 뇌처럼 작동할 수 있는 건 아니겠죠? 이 소자들이 효율적으로 연결되어 대규모 계산을 수행하려면 특별한 '어레이(배열)' 구조가 필요합니다. 마치 작은 전구들을 모아 큰 전광판을 만들듯이 말이죠.
가장 대표적인 어레이 구조는 크로스바 어레이(Crossbar Array: CBA)입니다. 이는 바둑판처럼 워드라인(가로줄)과 비트라인(세로줄)이 교차하는 지점에 시냅스 소자를 배치하는 형태입니다. 이렇게 하면 입력 전압을 가로줄에 인가하고, 세로줄에서 나오는 전류를 측정하여 병렬로 대규모 계산(벡터-행렬 곱, VMM)을 동시에 수행할 수 있습니다.
| 어레이 종류 | 주요 특징 | 장점/단점 |
|---|---|---|
| 0T1R (수동 CBA) | 가장 기본적인 2단자 소자 기반 크로스바. | 높은 집적도 가능하나, 선택되지 않은 셀에서 원치 않는 누설 전류(sneak current) 및 하프-바이어스 방법 사용 시 발생하는 읽기 오류(half-select disturbance) 등의 문제가 발생. |
| 1T1R (능동 어레이) | 트랜지스터(1T)와 메모리 소자(1R) 직렬 연결. | 우수한 가중치 프로그래밍이 가능하지만, 낮은 집적도와 3D 적층의 어려움. |
| 1S1R (선택 소자) | 비선형 선택 소자(1S)와 메모리 소자(1R) 직렬 연결. | 능동 어레이와 수동 어레이의 장점을 모두 결합하여 읽기/쓰기 선택성을 가지는 동시에 집적도도 향상시킴. 선택 소자와 멤리스터 소자 사이의 균형이 중요. |
| NOR/NAND/AND 플래시 어레이 | 3단자 플래시 메모리 기반 구조. | NOR은 병렬 연산 가능하나 면적 효율 낮음. NAND는 면적 효율 우수하나 직렬 연결로 병렬 VMM 연산이 어려움. 3차원 NAND 및 AND 어레이는 병렬 VMM 가능. |
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