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KAIST, 세계최초 DRAM 활용해 AI 연산 가능한 PIM 반도체 개발

기사입력 : 2023년03월14일 15:34

최종수정 : 2023년03월14일 15:34

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AI 연산하는 PIM반도체 '다이나플라지아' 개발
반도체 셀 하나로 다기능 지원 세계 최초 구현
삼성·SK하이닉스 대상으로 상용화 추진 박차

[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 국내 연구진이 반도체 셀 하나에서 메모리, 연산기, 데이터 변환기 등 기능이 동시에 구현되는 아날로그형 인공지능(AI) 반도체를 세계최초로 개발했다.

과학기술정보통신부는 유회준 한국과학기술원 석좌교수 연구팀이 국내 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적하여 인공지능 연산을 수행하는 PIM 반도체인 '다이나플라지아(DynaPlasia)'를 개발했다고 14일 밝혔다.

다이나플라지아는 DRAM 기반으로 필요에 맞춰 하드웨어 구조를 형성해 다양한 인공지능 모델을 처리 가능하다는 의미이다. PIM(Processing-In-Memory)은 하나의 칩 내부에 메모리와 프로세서 연산기를 집적한 차세대 반도체로, 메모리와 프로세서가 분리되어 있는 기존 컴퓨팅 구조(폰 노이만 구조)에서 발생하는 데이터 병목현상 및 과다한 전력 소모 문제를 해결할 수 있다.

[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 김상진 KAIST PIM반도체 설계연구센터 연구원이 14일 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적해 인공지능 연산을 수행하는 PIM 반도체인 '다이나플라지아(DynaPlasia)'를 설명하고 있다. 2023.03.14 biggerthanseoul@newspim.com

이번에 연구팀이 발표한 '다이나플라지아'는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로, 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성한 것이다. 메모리 셀 내부에 연산기를 집적하고 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 집적도와 연산기능을 획기적으로 향상시켰다.

누설전류 내성 컴퓨팅을 통해 모든 메모리 셀들이 병렬로 동작할 수 있도록 하여 기존 디지털 DRAM-PIM 방식 대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다.

기존 아날로그형 PIM 반도체에서는 메모리와 연산기, 아날로그-디지털 데이터 변환기를 별도로 구현해 고정된 하드웨어 구조를 사용한다. 이번 연구에서는 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 '트리플-모드 셀'이 개발된 것.

기존 아날로그형 PIM 반도체는 연산 회로 자체의 잠재적 성능이 높더라도 고정된 하드웨어 구조로 인해 실제 인공지능 연산에서는 모델에 따라 성능이 저하되어 적용이 어려웠다.

이와 달리 다이나플라지아는 '트리플-모드 셀'을 이용해 실제 인공지능 연산에 맞춰 하드웨어 구조를 형성하는 동적 코어 형성 아키텍처로 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 2.5배 가량 높은 효율성을 얻는다.

개발에 참여한 김상진 연구원은 "기존에 삼성이나 SK하이닉스에서 개발하던 방식과 같은 그런 반도체와 비교한 것인데, 그러한 반도체는 처리량이 낮다"며 "기존 GPU 등과 에너지의 효율을 비교했을 때 저희가 개발한 반도체가 7배 이상 높은 에너지 효율을 달성했다"고 말했다.

유회준 석좌교수는 상용화와 관련 "삼성과 하이닉스가 마음대로 다 볼 수 있게 하고 필요하면 활용할 수 있도록 지원할 것"이라며 "지금 삼성과 하이닉스에서 엔지니어들이 파견을 와서 같이 이런 것들 살펴보고 있고 필요하다면 기술 지원을 받는 형태로 추진할 예정"이라고 말했다.

윤두희 과기부 정보통신방송기술정책과장은 "이번 연구 성과를 한 마디로 말한다면 'DRAM이 AI 반도체로 변신한다'는 것"이라며 "이번 연구 결과에 대해 (삼성전자, SK하이닉스 등) 메모리 대기업의 협력이 잘 될 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

biggerthanseoul@newspim.com

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    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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