국내 연구진이 인공지능(AI) 반도체 집적도를 크게 높일 수 있는 초소형 뉴런 소자를 개발해 화제다. AI 반도체 칩의 면적은 크게 줄이면서 기존 공정은 그대로 활용할 수 있는 것이 장점이다.
21일 업계에 따르면 김상식 고려대 교수 연구팀은 기존 CMOS 공정과 실리콘 소재를 활용하면서도 AI 반도체 소자 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 뉴런 소자를 개발했다.
뉴런 소자는 인간의 두뇌 속에 있는 뇌세포 뉴런을 모방한 소자다. 사람이 뉴런이라는 세포들끼리 각종 뇌파 신호를 주고받으며 사고하는 것처럼 이 소자들은 각종 전기 신호를 주고받으며 사람처럼 연산한다.
통상 뉴런 소자는 상보성 금속산화막 반도체(CMOS)로 만들어진다.
기존에는 n채널(npn)과 p(pnp)채널이 합쳐져 소자를 구성했지만 김 교수는 이 구조를 단순화시킨 'pnpn' 구조로 변화를 줬다. 이 구조로도 CMOS 공정이 가능하다.
김상식 교수팀이 개발한 소자 기술의 가장 큰 장점은 뉴런 소자 개수를 대폭 줄여 업계 고민이었던 AI 반도체 면적을 줄일 수 있다는 것이다. AI 반도체의 성능은 유지하면서 집적도는 대폭 향상될 수 있다.
김상식 교수는 “기존 소자 구조를 단순화한 것은 물론 수십 개 CMOS 소자가 모인 회로를 한 개의 단일 소자로 구현할 수 있다”고 설명했다.
또 전력 소모를 크게 낮출 수 있다. 그간 AI 반도체는 뉴런 소자 전기 신호 발생을 위해 외부 전원이 필요했다. 이 때 많은 전력을 소모하면서 생물의 뉴런을 모사하는 데 한계가 있었다는 지적도 있었다.
김 교수팀은 외부 전원 없이도 스파이크 전기 신호를 발생하는 기술도 개발했다. 전하를 저장하고 방출하는 멤브레인과 포텐셜 장벽을 실리콘 소자 내에 형성해 인간 뉴런을 모방하는 전기 신호를 소자 스스로 발생시킬 수 있다.
최근 학계에서는 AI 반도체 집적도 향상과 기능 고도화를 위해 기존 실리콘 소재를 뛰어넘는 신소재나 새로운 소자 구조를 개발하고 있다.
이 연구는 기존에 사용됐던 실리콘 소재와 CMOS 공정을 이용하면서도 집적도를 크게 향상시킬 수 있다는 점에서 의미가 있다.
이 기술은 AI 반도체 학계에서도 상당히 획기적인 기술로 평가받고 있다. 세계적인 기술학회 전기전자기술자협회(IEEE) 학회지 'IEEE 일렉트론 디바이스 레터스'에 게재돼 화제를 모으기도 했다.
김 교수팀 연구는 산업통상자원부와 삼성전자, SK하이닉스에서 지원하는 미래 반도체소자 원천기술개발 사업 일환으로 진행됐다.
정부와 산업계가 공동 지원하는 미래반도체소자사업은 미래 반도체 원천기술 개발과 연구 인력 양성을 목표로 하는 대학연구 지원 사업이다. 2013년 출범해 현재 4~7기를 운영하고 있다.
강해령기자 kang@etnews.com