소형 기기로 대규모 AI 알고리즘 실행 가능해질까

인공지능 알고리즘은 최급 급속도로 발전하고 있지만 기술적 문제나 환경에 대한 우려도 있어 현재 추세로 계속 성장하는 건 곤란할 수 있다. AI 스타트업인 에이아이집(Aizip) 등이 2022년 8월 발표한 칩인 NeuRRAM은 작은 칩으로 더 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있을 가능성이 있다.

이 칩은 신경계 처리에서 착안한 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)이라고 불리는 에너지 효율이 높은 것이다. 기존 칩에선 대규모 딥러닝을 수행하는데 필요한 연산 능력이 부족했지만 NeuRRAM은 이 문제를 해결했다고 한다.

기존 칩은 2진수로 정보를 처리하고 잇지만 RRAM이라고 불리는 새로운 메모리를 이용한 NeuRRAM에선 독립된 범위 내 복수 값을 유지하는 아날로그 방식으로 동작시켜 더 많은 정보를 보존할 수 있다고 한다. 그 결과 기존 칩보다 최대 1,000배 에너지 효율을 얻을 수 있다는 주장이다. 더구나 칩 소형화로 스마트워치나 스마트폰 등 이전에는 AI 사용에 적합하지 않았던 소형 기기에서도 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있게 된다고 한다.

전통 컴퓨터에서 컴퓨터 메모리는 실제로 계산이 수행되는 프로세서에서 멀리 떨어진 메인보드에 배치되지만 정보 전송에는 비효율적이다. 따라서 메모리와 프로세서를 같은 공간에 배치하는 일체형 칩이 고안됐지만 기술적으로 곤란하다고 여겨졌다. 그래도 수십 년 전에 메모리가 저장되어 있는 곳에서 계산을 실행하는 새로운 칩을 만들 재료가 개발됐지만 기존 컴퓨터 성능에는 뒤떨어져 수십 년간 주목받지 못했다.

2015년 정도부터 컴퓨터 연구자는 RRAM을 이용한 기기가 대규모 AI를 실행할 수 있을 가능성을 인식하고 개발을 진행했다. 2015년 캘리포니아대학 산타바바라 연구팀이 RRAM을 탑재한 기기가 메모리를 저장하는 것 이외 용도가 있다고 보고했다. 이 발표는 간단한 행렬 곱셈 같은 기본 계산 작업이 메모리에서도 실행 가능하다는 점에서 획기적이었다.

NeuRRAM은 아날로그 처리를 하기 때문에 디지털 처리와 달리 칩이 다수 행렬 게산을 병행해 실행할 수 있게 되어 그 결과 디지털 RRAM 메모리보다 높은 에너지 효율을 실현할 수 있었다고 한다.

하지만 NeuRRAM이 수행하는 아날로그 처리에는 2가지 문제가 있다. 하나는 아날로그 RRAM 칩이 정확해야 하는 문제. 아날로그 RRAM 편의상 변동과 노이즈가 발생할 가능성이 있어 AI 알고리즘을 실행하는 게 곤란해질 수 있다. 연구팀은 AI 알고리즘이 노이즈에 익숙해지도록 조정되어 있으면 기존 컴퓨터와 같은 정확도를 만들어낼 수 있다고 발표하고 있다.

또 다른 문제는 아날로그 RRAM 유연성이 낮다는 것. 아날로그 RRAM에서 대규모 AI를 실행하려면 많은 배선과 회로가 필요했으며 에너지, 공간이 필요하다. 따라서 연구팀은 새로운 칩을 설계해 공간 절약화와 에너지 절약화를 달성하고 있다. 덧붙여 연구팀은 손톱 정도 크기 NeuRRAM 칩을 여러 개 쌓아올려 규모를 확대하는 것과 동시에 더 에너지 절약화, 에너지 고효율화를 목표로 하고 있다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.