미시간대학 연구팀이 멤리스터(memristor)라는 저항을 통해 현재 컴퓨터에 탑재한 CPU보다 1만배 속도로 기계학습을 할 수 있는 연산장치를 개발했다고 발표했다.
멤리스터는 통과하는 전하를 저장하고 저항을 바꿀 수 있는 특성을 지닌 수동 소자다. 멤리스터는 논리 연산장치와 기억 소자 2가지 역할을 한다. 기억 소자로는 아날로그 데이터를 유지하기 위해 비휘발성 메모리 활용을 할 수 있고 적화연산(FMAD)도 가능하다.
멤리스터를 처리장치에 채택했을 때의 장점은 멤리스터가 메모리와 연산장치 2가지 역할을 겸할 수 있어 신경망에 적합한 계산을 할 수 있다는 것이다. 연구팀은 GPU는 전력 소비나 처리량 측면에서 CPU보다 10배에서 100배까지 뛰어나지만 멤리스터는 GPU보다 10배에서 100배 뛰어날 가능성이 있다고 주장하고 있다.
연구팀은 실제로 멤리스터 5,800개에 OpenRISC CPU, 통신회로, 아날로그와 디지털간 변환을 하는 메모리스타 칩 프로토타입 모델을 만들었고 이를 통해 기계학습 알고리즘을 수행하는 프로그램을 만들었다.
이 칩을 이용해 실제로 기계학습을 실시한 결과 그리스 문자를 판별하는 기초적인 퍼셉트론과 이미지 패턴을 식별하고 분류를 최적화하는 소성(Sparse Modeling)에선 100% 정확도를 달성했다고 한다. 유방암 검사 데이터에서 공통점과 차별점을 찾는 이중 신경망 기계학습에선 94.6% 정확도로 악성암과 양성암을 분류할 수 있었다.
물론 연구팀은 멤리스터 내부에 유지되는 아날로그 정보는 신뢰도에 문제가 있고 상업적으로 이용하려면 과제가 남아 있다고 설명했다. 이 문제를 해결하기 위한 연구를 계속할 예정이라고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.