인텔, 사람 뇌 닮은 '뉴로모픽 칩' 고도화...기존 모델보다 속도 10배·리소스 밀도 15배 향상

인텔, 새로운 뉴로모픽 연구 칩 '로이히2' 공개
2017년 출시한 로이히1보다 처리속도 최대 10배 높아
극자외선(EUV) 장비 활용하는 인텔4 공정으로 제작
뉴로모픽 협업 모델 '라바 소프트웨어 프레임워크'도 선보여

 

인텔이 기존 모델보다 최대 10배 빠른 처리속도를 자랑하는 새로운 뉴로모픽 칩 '로이히2'를 공개했다. (사진=인텔 홈페이지 캡쳐)

 

인텔이 새로운 뉴로모픽 반도체 모델인 '로이히(Loihi)2'를 1일 공개했다. 2017년 출시한 로이히1 모델보다 최대 10배 빠른 처리속도와 15배 높은 리소스 밀도가 특징이다.

 

뉴로모픽 칩은 사람 뇌 신경을 모방한 차세대 칩을 의미한다. 딥러닝 등 인공지능(AI) 기능 구현에 유리하다고 평가되는 반도체다. 메모리 역할과 연산 처리 연산을 한 칩에서 동시에 수행할 수 있어서다.

 

현재 AI 구현에 사용되는 칩은 데이터를 기억하는 역할을 하는 메모리 칩과 데이터 처리를 하는 연산 칩이 구분돼 있다. 메모리 역할에는 D램이, 연산 처리는 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)가 한다. 그만큼 사용되는 칩이 많아 가격이 비싸고 전력 소모가 심하다. 데이터와 연산 처리하는 역할이 구분돼 있어 처리 속도도 느린 편이다.

 

하지만 뉴로모픽 칩은 뉴런(신경세포)과 시냅스(뉴런 간 연결부위) 등을 칩에 집적해 기억과 데이터 처리를 동시에 수행할 수 있다. 여러 칩이 할 수 있는 일을 혼자 해낸다. 그만큼 탑재되는 칩 면적을 줄일 수 있고, 에너지 소모량을 줄일 수 있다. 연산 처리 속도 향상도 가능하다.

 

이번에 인텔이 공개한 로이히2는 기존 뉴로모픽 칩 로이히1보다 속도와 에너지 효율 향상을 이뤘다고 평가된다.

 

로이히1은 인텔이 2017년 9월 공개한 뉴로모픽 칩 모델이다. 칩당 13만 개 뉴런과 1억 3000만 개 시냅스로 구성됐다. 이번 로이히2 모델의 경우 전 모델보다 약 8배 높은 칩당 최대 100만개 뉴런이 장착됐다. 이를 통해 로이히1 대비 처리 속도가 최대 10배 높아졌고, 리소스 밀도도 15배 향상됐다. 데이터 저장과 연산에 들어가는 전력 소모도 줄여 높은 에너지 효율성도 달성했다.

 

로이히2는 극자외선(EUV) 장비를 활용하는 인텔4 공정으로 제작됐다. 웨이퍼에 새기는 파장 길이가 인텔7 공정(193나노미터)보다 13.5나노미터로 짧아 정교한 패턴을 그릴 수 있는 공정이다. 완벽히 같지 않지만, 삼성전자와 TSMC가 얘기하는 4나노 공정과 유사하다고 보면 된다.

 

[관련기사] "삼성·TSMC와 다르다"...나노 단위 버리고 기술격차 키우는 인텔, 차세대 EUV 장비도 1순위 확보

 

마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 연구소장은 "로이히2는 뉴로모픽 프로세싱의 속도, 프로그래밍 역량 및 용량을 크게 향상시킨 모델"이라며 "전력과 지연시간 등이 제한된 환경에서도 폭넓게 활용될 수 있다"고 소개했다. 

 

인텔은 뉴로모픽 연구 협업 모델인 '라바 소프트웨어 프레임워크'도 로이히2와 함께 공개했다. (사진=인텔 홈페이지 캡쳐)

 

한편 인텔은 이날 뉴로모픽 연구를 협업할 수 있는 소프트웨어(SW) 모델인 '라바 소프트웨어 프레임워크(이하 라바)'를 함께 공개했다. 아직 연구용 칩인 로이히2 상용화를 앞당기기 위한 모델로 평가된다.

 

라바는 뉴로모픽 연구 커뮤니티에서 필요로 하는 공통 소프트웨어 프레임워크를 제공한다는 점이 특징이다. 뉴로모픽 프로세서 등 이기종 아키텍처에서 원활하게 실행할 수 있으며, AI, 뉴로모픽 및 로보틱 프레임워크 등 다양한 플랫폼과 상호 운용이 가능하다. 개발자는 라바를 통해 전용 뉴로모픽 하드웨어에 접근하지 않고도 뉴로모픽 애플리케이션을 구축할 수 있다.

 

라바 소프트웨어 프레임워크는 AI, 뉴로모픽 및 로보틱 프레임워크와 상호 운용할 수 있다. (사진=인텔 홈페이지 캡쳐)

데이비스 인텔 연구소장은 "인텔은 라바를 오픈 소싱함으로써 현장에서의 소프트웨어 융합, 벤치마킹 및 플랫폼 간 협업을 이끌겠다"고 말했다.

 

게르드 쿤데(Gerd J. Kunde) 로스앨러모스 국립 연구소 수석 과학자는 "로스앨러모스 국립 연구소 연구원들은 로이히 뉴로모픽 플랫폼을 활용해 양자 컴퓨팅 및 뉴로모픽 컴퓨팅 간의 절충점을 살펴보고, 온칩 학습 프로세스를 구현하고 있다"며 "해당 연구는 난해한 최적화 문제를 풀기 위해 급증하는 신경망과 양자 가열 냉각 접근법 간에 놀라운 유사한 점이 있다는 것을 밝혀냈다"고 말했다. 

 

이어 "이전에는 뉴로모픽 아키텍처에서 구현할 수 없다고 여겨졌던 역전파 알고리즘이 로이히를 통해 효율적으로 실현될 수 있음을 입증했다"며 "연구팀은 2세대 로이히 칩으로 해당 연구를 지속할 수 있게 돼 매우 기쁘다"고 평가했다.

 

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com

 

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