국내 연구진이 한 개의 셀에 메모리(저장)와 연산, 데이터 변환 등 세 가지 기능을 동시에 지원하는 ‘트리플 모드 셀’을 세계 최초로 개발했다. 메모리 반도체인 D램 내부에서 인공지능(AI) 연산이 가능한 PIM(Processing-In-Memory) 반도체로, 챗GPT 등 초거대 AI 경쟁의 관건인 ‘저전력 연산’을 가능하게 하는 기술로 주목된다.
과학기술정보통신부는 유회준 한국과학기술원(KAIST) 전기전자공학부 교수 연구팀이 D램 메모리 셀 내부에서 직접 AI 연산을 수행하는 PIM 반도체 ‘다이나플라지아(DynaPlasia) 기술’을 개발했다고 14일 밝혔다. ‘다이나플라지아’라는 명칭은 D램을 기반으로 필요에 따라 하드웨어 구조를 형성해 다양한 AI 모델을 처리한다는 의미를 담고 있다.
PIM이란 메모리에 연산(Processing) 기능을 더한 차세대 AI 반도체을 가리킨다. 그동안 AI 반도체라고 하면 AI 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 초고속·초전력으로 실행하는 비메모리 반도체를 말해왔다. 하지만 급속도로 늘어나는 데이터를 처리하기 위해 불필요한 데이터 이동을 줄이고, 메모리 자체에서 연산을 수행하는 PIM이 주목 받고 있다. 데이터 병목 현상과 과다한 전력 소모 문제를 해결할 수 있어서다. 최근 삼성전자가 내놓은 HBM-PIM, SK하이닉스의 GDDR6-AiM 등이 PIM에 해당한다.
기존에 개발된 PIM 반도체는 대부분 셀 하나에 8개 이상 트랜지스터가 필요한 방식(SRAM-PIM)이거나 D램 기반이더라도 연산기를 셀 내부가 아닌 외부에 배치하는 방식(디지털 PIM)이었다. 이번에 개발된 다이나플라지아는 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적한 아날로그 방식으로, 연산 성능과 에너지 효율이 획기적으로 올라간다는 게 과기정통부 측의 설명이다. 디지털 방식은 아날로그 방식 대비 에너지 및 면적 효율이 낮고, 연산 성능을 높이는 데에도 한계가 있기 때문이다.
특히 셀 내부 곱셈 로직에서 누설 전류의 영향을 없앤 뒤 아날로그 연산을 수행하는 ‘누설 전류 내성 컴퓨팅’ 방식을 썼다. 모든 메모리 셀이 병렬로 동작할 수 있어 기존 디지털 PIM 방식 대비 15배 높은 데이터 처리량을 나타냈다.
또 이번 연구에서 세계 최초로 개발된 ‘트리플 모드 셀’은 실제 AI 연산에 맞춰 하드웨어 구조가 만들어지는 것으로, 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 2.5배 높은 효율성을 보인다.
유회준 교수는 이날 정부 세종청사에서 열린 브리핑에서 “그동안 대만 TSMC와 미국 업체가 PIM 분야를 주도해왔다. 메모리 강국인 우리나라가 이 분야를 선도해야 한다고 생각했다”며 연구개발 배경에 대해 설명했다. 이어 “상용화에 성공하면 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 AI 모델에서 높은 성능을 보일 것”이라고 기대했다. 전영수 과기정통부 정보통신산업정책관은 “PIM 기술은 메모리 반도체 기술에 강점을 보유한 우리나라가 앞서나갈 수 있는 잠재력이 높은 분야”라고 평가했다.
国内研究陣が一つのセルにメモリー(保存)と演算, データ変換など三つの種類機能を同時に支援する ‘トリプルモードセル’を世界最初に開発した. メモリー半導体である Dラム内部で人工知能(AI) 演算が可能な PIM(Processing-In-Memory) 半導体で, チャットGPT などチォゴデ AI 競争のカギである ‘低電力演算’ができるようにする技術に注目される.
科学技術情報通信省は流会与えた韓国科学技術院(KAIST) 電機電子工学部教授研究チームが Dラムメモリーセル内部で直接 AI 演算を遂行する PIM 半導体 ‘ダイナプルラジア(DynaPlasia) 技術’を開発したと 14日明らかにした. ‘ダイナプルラジア’という名称は Dラムを基盤で必要によってハードウェア構造を形成して多様な AI モデルを処理するという意味を盛っている.
PIMと言う(のは)メモリーに演算(Processing) 機能を加えた次世代 AI バンドチェウル示す. その間 AI 半導体と言えば AI サービス具現に必要な大規模演算を超高速・初戦力で行う非メモリー半導体を言って来た. しかし急速に増えるデータを処理するために不必要なデータ移動を減らして, メモリー自体で演算を遂行する PIMが注目されている. データ瓶の首現象と過多な全力消耗問題を解決することイッオソだ. 最近三星電子が出した HBM-PIM, SKハイニクスの GDDR6-AiM などが PIMにあたる.
既存に開発された PIM 半導体は大部分セル一つに 8個以上トランジスターが必要な方式(SRAM-PIM)や Dラム基盤だとしても演算期を数える内部ではない外部に配置する方式(デジタル PIM)だった. 今度開発されたダイナプルラジアはメモリーセル内部に直接演算期を集積したアナログ方式で, 演算性能とエネルギー效率が画期的に上がると言うのが科学技術情報通信省側の説明だ. デジタル方式はアナログ方式備えエネルギー及び面積效率が低く, 演算性能を高めることにも限界があるからだ.
特にセル内部掛け算ロジッグで漏洩電流の影響をオブエン後アナログ演算を遂行する ‘漏洩電流耐性コンピュータ’ 方式を使った. すべてのメモリーセルが並列で動作することができて既存デジタル PIM 方式備え 15倍高いデータ処理量を現わした.
また今度研究から世界最初に開発された ‘トリプルモードセル’は実際 AI 演算に合わせてハードウェア構造が作られることで, 既存アナログ型 PIM 半導体より 2.5倍高い效率性を見せる.
流会与えた教授はこの日政府世宗庁舍で開かれたブリーフィングで “その間台湾 TSMCとアメリカ業社が PIM 分野を主導して来た. メモリー強国である我が国がこの分野を善導しなければならないと思った”と研究開発背景に対して説明した. 引き継いで “商用化に成功すれば最近もっと巨大になって多様になる AI モデルで高い性能を見せること”と期待した. 全英数科学技術情報通信省情報通信産業政策官は “PIM 技術はメモリー半導体技術に強点を保有した我が国が先に進んで行くことができる潜在力が高い分野”と評価した.