한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 유회준 석좌교수가 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아 교수로서는 최초로 기조연설자로 선정돼 개막 연설을 진행했다. 유 교수는 2월 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 열린 제62회 ISSCC에서 세계 각국의 반도체 기술자 3000여 명을 대상으로 ‘지능을 실리콘 상에(Intelligence on Silicon), 부제 : 심층 신경망 가속기부터 뇌 모방 인공지능 시스템 온 칩까지(From Deep-Neural-Network Accelerators to Brain Mimicking AI-SoCs)’ 라는 주제로 인공지능 칩의 현황과 미래에 대한 기조연설을 했다. 유 교수는 실생활에서 인공지능 적용을 가능하게 하는 인공지능 칩 분야에서 세계의 기술을 주도하고 있다는 공을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다. 유 교수는 학회 개최에 앞서 2월 17일에 열린 전기전자엔지니어협회(IEEE) 국제고체회로학회 운영회의에서 ISSCC의 자매 학회인 아시아고체회로학회(ASSCC)의 차기 학회장으로 선출되기도 했다. 유 교수 연구실의 최성필, 이진묵 박사과정은 2개의 ISSCC 최우수 시연상을 수상하기도 했다. 유 교수는 기조연설을 통해 세계적으로 경쟁이 치열한 인공지능 반도체 칩 연구 중 최첨단을 달리는 우리나라의 새 기술들을 소개하고 세계 기술이 나아가야 할 미래 방향을 제시했다. 그는 또 학습용 칩을 통해 로봇 또는 자동차가 마치 반려동물처럼 사용자의 감정을 알아차리고 이에 맞춰 행동하는 ‘휴머니스틱 인텔리전스(Humanistic Intelligence)’라는 새 개념을 주창했고, 이는 미래 인공지능 응용에 핵심적일 요소가 될 것이라 주장했다. 인공지능 칩의 미래는 크게 2가지 방향으로 예측했다. 첫째는 미시적 뇌 신경의 동작을 모방하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩이며 둘째는 거시적인 뇌인지 기능을 모방한 칩이다. 뉴로모픽 칩은 RRAM, PRAM 및 MRAM과 같은 비휘발성 메모리(Nonvolatile Memory)를 시냅스 및 뉴런으로 구현하는 방식이 주류를 이룰 것으로 주장했다. 거시적 인지 기능 모방 칩은 뇌의 기능을 모방한 연산 블록들이 커넥톰(Connectome)과 같은 형태의 회로로 연결되는 방식으로 발전하리라 예측했다. 특히 시각 인지 모델을 활용한 KAIST 인공지능 칩 개발 사례들을 제시하며 이러한 접근이 저전력화 및 고속화에 유리함을 주장했다. 한편 기조연설자로 페이스북의 인공지능 총괄과 뉴욕 대학의 교수를 역임하며 인공지능의 개척자로 불리는 얀 러쿤(Yann LeCun)교수도 이번에 개막연설자로 초청돼 인공지능의 알고리즘 발전에 대해 발표했다. 알고리즘 분야에서는 해외 기업들이 강세를 보이지만 인공지능 칩에 대해서는 반도체 기술이 앞선 유회준 교수가 세계 기술발전을 주도하고 있다는 의견이 주를 이루었다. 유 교수는 KAIST 창립 기념일인 2월 18일에 인공지능 칩 연구 성과에 대한 우수성을 인정받아 KAIST 학술대상 수상하기도 했다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자

포항공대 전자전기공학과 정진용 교수가 한국인으로는 처음으로 국제반도체회로 학술회의(ISSCC) 집행위원으로 최근 선임됐다. 정교수는 3월부터 2년 임기의 ISSCC 아시아위원회 부회장 겸 ISSCC 본부 집행위원으로 활동하게 되며 2년 후에는 현 이이주카 회장(일본 샤프전자 수석연구원)의 뒤를 이어 2008년 2월 말까지 2년간 회장을 맡게 된다. 51년의 역사를 자랑하는 ISSCC는 반도체 회로 분야에서 가장 권위있는 학회로 매년 2월 미국 샌프란시스코에서 학술대회를 갖는다. 이 자리에서는 전세계 3000여명의 학자와 연구원들이 모여 아날로그, 디지털, 메모리, 신호처리, 유선, 무선통신 등 8개 분야 200여편의 논문을 발표하고 최신 연구정보를 교환한다. 하이닉스반도체㈜에서 메모리 설계 개발을 주도하는 등 28년간 산업계에서 설계 실무 경험을 가진 정교수는 2003년 4월 포항공대에 부임해 극저전압 회로, 시스템 온 칩, 나노 회로 설계 등의 분야를 연구하고 있다.

대한전자공학회(IEIE·회장 이혁재)와 국제전기전자학회(IEEE·회장 사이퍼 라만)가 공동으로 주관하는 '젊은과학기술인상'에 김지훈 이화여대 전자전기공학과 교수(사진)가 선정됐다. 대한전자공학회는 김 교수를 젊은과학기술인상에 선정, 오는 29일 제주 롯데호텔에서 시상식을 개최한다고 26일 발표했다. 수상자인 김 교수는 도메인 특화 프로세서를 비롯한 디지털 시스템온칩(SoC) 설계분야에서 창의적 연구를 수행하면서 국제적 저널과 학술대회에 50편 이상의 우수논문을 발표하고 기술이전에 나서는 등 신호처리용 VLSI 설계 및 도메인 특화 저전력 SoC 설계 부문의 발전을 선도한 주인공이다. 특히 주요 학술대회 운영과 강연 등 다양한 학술활동으로 우리나라 반도체 산업 발전에 크게 기여했다는 게 대한전자공학회의 평가다. 김 교수는 반도체 회로분야 최고 권위 학술대회인 국제반도체회로 학술대회(IEEE ISSCC)와 아시아반도체회로 학술대회(IEEE A-SSCC)에서 기술프로그램위원으로 활동하고 있으며, 반도체설계교육센터(IDEC) 운영위원으로도 활동하고 있다. 대한전자공학회는 "이번 젊은과학기술인상 수상자 선정은 기술적 실용성, 사회 및 환경 공헌도 및 창의성 등에 중점을 두고 심사했다"고 설명했다. cafe9@fnnews.com 이구순 기자

[파이낸셜뉴스] 대한전자공학회(IEIE·회장 이혁재)와 국제전기전자학회(IEEE·회장 사이퍼 라만)가 공동으로 주관하는 '젊은과학기술인상'에 김지훈 이화여대 전자전기공학과 교수( 사진)가 선정됐다.  대한전자공학회는 김지훈 교수를 젊은과학기술인상에 선정, 오는 29일 제주 롯데호텔에서 시상식을 개최한다고 26일 발표했다.  수상자인 김지훈 교수는 도메인 특화 프로세서를 비롯한 디지털 시스템 온 칩(SoC) 설계 분야에서 창의적인 연구를 수행 수행하면서, 국제적인 저널과 학술대회에 50편 이상의 우수논문을 발표하고 기술이전에 나서는 등 신호처리용 VLSI설계 및 도메인 특화 저전력 SoC 설계 부문의 발전을 선도한 주인공이다. 특히 주요 학술대회 운영과 강연 등 다양한 학술활동으로 우리나라 반도체 산업 발전에 크게 기여했다는게 대한전자공학회의 평가다. 김 교수는 반도체 회로분야 최고 권위 학술대회인 ‘국제반도체회로 학술대회(IEEE ISSCC)와 아시아반도체회로 학술대회(IEEE A-SSCC)에서 기술프로그램위원으로 활동 하고 있으며, 반도체설계교육센터 (IDEC) 운영위원으로도 활동하고 있다. 대한전자공학회는 "이번 젊은과학기술인상 수상자 선정은 기술적 실용성, 사회 및 환경 공헌도 및 창의성 등에 중점을 두고 심사했다"고 설명했다.  cafe9@fnnews.com 이구순 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수팀이 세계 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 프로세서(CPU)까지 함께 들어가 인공지능(AI) 연산이 가능한 지능형반도체(PIM 반도체) '다이나플라지아(DynaPlasia)'를 개발했다. 다이나플라지아는 기존 PIM반도체보다 연산처리속도가 15배 빠르며, 아날로그 회로 방식이어서 병렬성이 300배 높아졌다. 유회준 교수는 14일 "다이나플라지아는 기존 AI 반도체가 가지고 있던 메모리 병목현상을 해소할 뿐만아니라, 높은 처리량과 가변성을 갖는 고메모리 용량의 DRAM-PIM"이라며 "본격적인 상용화에 성공할 경우, 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 AI 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것"이라고 말했다. 세계적인 반도체 기업들은 AI반도체의 전력문제를 해결하기 위해 미세공정을 도입해 왔다. 28나노에서 5나노, 3나노까지 미세공정을 도입해 전력소모를 줄여왔다. 이후 기업들과 학계에서는 3나노라는 물리적 한계에 도달해 PIM반도체로 눈을 돌리기 시작했다. PIM 반도체는 하나의 칩 내부에 메모리와 CPU를 함께 들어가 있는 차세대 반도체다. 기존 PIM 반도체는 대부분 셀 하나에 8개 이상의 트랜지스터가 필요한 SRAM-PIM 방식이거나, DRAM 기반 PIM으로 만들어졌더라도 프로세서를 메모리 셀 어레이 외부에 근접 배치하는 디지털 PIM 방식이었다. 메모리와 CPU간 거리를 줄이고 대역폭을 넓혀 데이터 병목현상을 줄였지만 메모리 셀 내부에 직접 CPU를 넣어 연산성능을 올리지는 못했다. 다이나플라지아는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성했다. 메모리 셀 내부에 CPU를 넣어 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 집적도와 연산기능을 획기적으로 향상시켰다. 뿐만 아니라, 누설전류 내성 컴퓨팅을 통해 모든 메모리 셀들이 병렬로 동작할 수 있도록 해 기존 디지털 DRAM-PIM 방식 대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다. 또한, 기존 아날로그형 PIM 반도체에서는 메모리와 연산기, 그리고 아날로그-디지털 데이터 변환기를 별도로 구현해 고정된 하드웨어 구조였다. 연구진은 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 '트리플-모드 셀'을 개발했다. 다이나플라지아는 예를들어 100만개의 셀이 집적돼 있다면 메모리가 많이 필요할 경우, 셀 99만개는 메모리 역할을 할 수 있다. 또 1만개가 CPU 역할을 하다가 계산을 많이 해야 될 경우에는 메모리 역할을 하는 셀을 줄일 수 있는 셈이다. 한편, 유회준 교수는 새로 개발한 다이나플라지아를 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표했다.    monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 유회준 교수팀이 실사에 가까운 이미지를 3D렌더링할 수 있는 초고속, 저전력 인공지능(AI) 반도체 '메타브레인(MetaVRain)'을 세계 최초로 개발했다. 7일 KAIST에 따르면 메타브레인은 모바일 기기에서도 실사에 가까운 이미지를 3D렌더링하는데 기존 GPU보다 911배 빠르고 2만6400 분의 1 만큼의 전력을 사용한다. 이를 통해 1초당 100장 이상의 사진을 처리할 수 있어 3D 영상을 끊김없이 보여줄 수 있으며, 하나의 영상을 만드는데 최소 1MB 미만의 작은 메모리 용량만으로도 가능하다. 메타브레인 개발에 참여한 한동현 박사는 "메타브레인을 시작으로, 앞으로의 3D 그래픽스 분야 역시 AI로 대체되기 시작할 것"이라며, AI와 3D 그래픽스의 결합은 메타버스 실현을 위한 큰 기술적 혁신"이라고 말했다. 메타브레인은 기존 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없게 돼 3D 모델 제작에 드는 비용을 크게 줄이고, 사용되는 메모리를 180배 이상 줄일 수 있다. 특히 블렌더 등의 복잡한 소프트웨어를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집과 디자인을 간단한 AI 학습만으로 대체해 일반인도 손쉽게 원하는 스타일을 입히고 편집할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 사람의 시각적 인식 과정을 모방한 하드웨어 아키텍처 뿐만아니라 최첨단 CMOS 칩을 함께 개발해 세계 최고의 성능을 달성했다. 메타브레인은 AI 기반 3D 렌더링 기술에 최적화돼 최대 1초에 100장 이상의 렌더링 속도를 달성했다. 이는 기존 GPU보다 911배 빠른 속도다. 또한 1개 영상화면 처리 당 소모에너지를 나타내는 에너지효율 역시 GPU 대비 2만6400배 높였다. 연구진은 이를 통해 VR·AR 헤드셋, 모바일 기기에서도 AI 기반 실시간 렌더링의 가능성을 열었다고 설명했다. 연구진은 메타브레인의 활용 예시를 보여주기위해 스마트 3D 렌더링 응용시스템을 함께 개발했다. 이를 이용해 사용자가 선호하는 스타일에 맞춰, 3D 모델의 스타일을 바꿨다. AI에게 원하는 스타일의 이미지를 주고 재학습만 시키면 복잡한 소프트웨어 없이도 손쉽게 3D 모델의 스타일을 손쉽게 바꿀 수 있다. 이외에도, 사용자의 얼굴을 본떠 만든 실제에 가까운 3D 아바타를 만들거나, 각종 구조물들의 3D 모델을 만들고 영화 제작 환경에 맞춰 날씨를 바꾸는 등 다양한 응용이 가능하다. 유회준 교수는 "현재 3D 그래픽스는 사람이 사물을 어떻게 보고 있는지가 아니라, 사물이 어떻게 생겼는지를 묘사하는데 집중하고 있다"며 "이번 연구는 AI가 사람의 공간 인지 능력을 모방해 사람이 사물을 인식하고 표현하는 방법을 차용함으로써 효율적인 3D 그래픽스를 가능케 한 것"이라고 설명했다. 또한 "메타버스의 실현은 이처럼 AI 기술의 혁신과 AI반도체의 혁신이 함께 이뤄질 것"이라고 전망했다. 한편, 연구진은 메타브레인을 지난 2월 18일부터 22일까지 전 세계 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표했다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] SK하이닉스는 4일 올해로 10년째를 맞은 ‘SK하이닉스 학술대회’에 접수된 누적 논문 수가 6802편으로 집계됐다고 밝혔다. SK하이닉스는 구성원들의 기술 개발을 더욱 장려하고 아이디어 공유를 위한 장을 만들고자 2013년부터 매년 대회를 개최하고 있다.  SK하이닉스 학술대회에는 소자·공정·설계·패키징 등 반도체 전 분야에 걸친 주제의 논문이 매년 800편 가량 접수되고 있다. 채택된 논문 수는 누적 2603편으로 채택률로 계산하면 38% 수준이다. 이는 세계 3대 반도체 학회로 꼽히는 ISSCC, IEDM, VLSL과 견주어도 뒤지지 않는 논문 수와 채택률이다. 실제 '반도체 올림픽'이라고 불리는 ISSCC의 연간 접수 논문이 평균 600편이고 채택률은 평균 20%선이다. 10회 학술대회에서는 총 745편의 논문이 접수됐다. 입선 논문은 260편으로 채택률 35%를 기록했다.  SK하이닉스 구성원들도 적극 참여하고 있다. 지난 10년간의 누적 참여 인원은 저자 참여 구성원이 1만 347명, 심사 참여 구성원이 1473명이다. 공정한 논문 평가를 위해 심사 참여 인원은 논문 저자가 아닌 구성원으로 선정된다. 2021년 말 기준 SK하이닉스의 구성원 수는 3만 56명이다.  학술대회에서 배출된 논문은 그대로 SK하이닉스의 지적 재산이 된다. 10년 동안 채택된 논문 중 특허까지 연결된 건은 217건이다. 그리고 이 중에 주요 특허로 선정된 전략 특허는 90건으로 41%의 비중이다. 매년 SK하이닉스에서 출원하는 특허 중 전략 특허의 비중이 10%인 것과 비교하면 매우 높은 수치다. 학술대회에서 발표된 논문의 누적 열람수는 7만 8763회로 편당 평균 열람수로 계산하면 11.5회로 높은 편이다. 논문이 발표 직후 사장되는 것이 아니라 연구를 위해 활발히 사용되고 있다는 것으로 해석된다. 특히 내부 학술대회의 논문은 외부 학회의 논문에서는 알 수 없는 SK하이닉스의 고유 데이터와 연구 성과를 담고 있어 구성원들의 연구와 업무 참고 자료로 실용적인 도움이 큰 것으로 파악된다. 구성원들의 역량을 드러내고 실질적인 결실로 이어지는 대회인 만큼, 각 구성원에 대한 포상도 준비되어 있다. 학술대회에서 입상한 구성원에게는 상금과 해외 학회에 참관할 기회가 주어지는 등 확실한 동기부여 요소들도 함께 제공하고 있다. 특히 올해는 10주년을 맞아 구성원의 참여를 확대하고 지원하기 위한 제도가 강화됐다. SK하이닉스 학술대회를 운영한 미래기술연구원 R&D전략 김운용 담당은 “지난 10년간 학술대회는 외부에 발표하기 어려운 기술을 공유하고 함께 고민하고 있는 구성원 기술 토론의 장으로 자리매김 했다고 생각한다”며 “학술대회 참여를 통해 구성원들이 지적 자극을 얻고 동기부여가 될 수 있는 다양한 프로그램을 지속 확장하겠다"고 말했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] 정부가 인공지능(AI) 반도체를 국가 전략기술로 지정한 가운데 그동안의 한국과학기술원(KAIST) 인력양성 활동과 연구성과가 주목을 받고 있다. KAIST는 삼성전자와 네이버 등 기업들과의 협력을 통해 전문인력 양성에도 노력을 기울이고 있다. 또 세계 최고 권위 학회인 국제반도체회로학회(ISSCC)에서 17년간 세계 대학중 1위 자리를 지키고 있다. 이와함께 AI 분야에서도 2020년 논문수 기준 세계 6위, 아시아 1위 기록하고 있다. 과학기술정보통신부 이종호 장관은 지난 6월 27일 KAIST에서 2029년까지 1조4000억원을 투입하는 'AI 반도체 산업 성장 지원대책'을 발표한 바 있다. ■한국 반도체 산업 생태계 구심점 KAIST는 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 한 것으로 평가받고 있다. KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 AI 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야의 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 4일 KAIST에 따르면, 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%가 KAIST 출신이다. 또 박사 출신 중견·벤처기업 CEO의 20%를 배출했다. 1990년 국내 최초로 AI연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 AI와 반도체 연구를 융합해 ITRC AI반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 AI를 다양한 분야에 접목하는 'AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다. 또한 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와도 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다. ■17년간 세계대학 1위 KAIST는 빈도체와 인공지능 분야에서 단순 인력양성 뿐만아니라 최상급 연구 역량까지 지니고 있다. KAIST는 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회인 ISSCC에서 지난 17년 동안 채택 논문수 1위를 차지했다. 세계적인 메사추세츠 공과대학(MIT)과 스탠퍼드대를 제치고 정상을 유지했다는 것은 주목할 만한 일이다. 또한 이 학회는 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 '반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배다. 국내에서는 삼성에 이어 종합 2위 다. 또한 ISSCC와 쌍벽을 이루는 초고밀도집적회로학회에서도 2022년 전 세계대학 중 1위를 기록했다. ■반도체 연구 수준도 최고 KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 '스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 '폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다. 이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다. ■AI분야 논문도 세계 6위 AI 분야에서도 비약적으로 성장했다. KAIST는 AI 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 2020년 세계 6위, 아시아 1위를 기록했다. KAIST 순위는 2012년부터 꾸준히 상승해 8년 만에 무려 31계단 뛰어올라 37위에서 6위다. KAIST는 2021년 AI 분야 톱 학회 11개곳에서 129편의 논문을 발표했다. 이는 한국 논문 중 약 40%에 해당한다. 그결과, 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다. KAIST의 AI 연구는 내용 면에서도 산업 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수팀은 모바일기기에서 AI 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. AI을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 '에지 네트워크'가 사용된다. 이는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 AI의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다. 지난 6월에는 전산학부 김민수 교수팀이 초대규모 AI 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 반도체와 AI가 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. AI 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 AI 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 '프로세싱-인-메모리(PIM)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 '램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

SK하이닉스가 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리 반도체인 '프로세싱 인 메모리'(PIM) 개발에 성공했다. PIM은 메모리반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀어낼 수 있는 차세대 기술이다. 그동안 메모리반도체는 데이터 저장 역할을 맡고, 사람의 뇌와 같은 기능인 연산(Processing) 기능은 비메모리 반도체인 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)가 담당했다. 하지만 최근에는 메모리와 시스템반도체를 융복합하고 한계를 깬 제품들이 연구개발(R&D)되고 있는 추세다. 16일 SK하이닉스에 따르면 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 '2022 국제 고체 회로 학술회의(ISSCC)'에서 PIM 개발 성과를 공개할 예정이다. 향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 정보통신기술(ICT) 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 메모리 센트릭 컴퓨팅도 가능해질 것으로 회사는 보고 있다. SK하이닉스는 또 PIM이 적용된 첫 제품으로 'GDDR6-AiM' 샘플(사진)을 개발했다. 초당 16기가비트(Gbps) 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU·GPU와 함께 탑재하면 특정 연산의 속도는 최대 16배까지 빨라진다는게 회사측 설명이다. 앞으로 GDDR6-AiM은 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터의 연산과 저장 등에 활용될 전망이다. 이 제품은 GDDR6의 기존 동작 전압인 1.35V보다 낮은 1.25V에서 구동된다. 또 자체 연산을 하는 PIM이 CPU·GPU로의 데이터 이동을 줄인다. 이에 따라 기존 제품 대비 에너지 소모가 80% 가량 감소하는 탄소저감 효과도 기대된다. SK하이닉스는 최근 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 기업인 사피온(SAPEON)과 협력해 GDDR6-AiM과 AI 반도체를 결합한 기술도 선보일 계획이다. 류수정 사피온 대표는 "인공 신경망 데이터 활용이 급속도로 늘어나 이러한 연산 특성에 최적화한 컴퓨팅 기술이 요구된다"면서 "양사의 기술을 융합해 데이터 연산, 비용, 에너지 사용 측면에서 효율성을 극대화할 것"이라고 강조했다. 안현 SK하이닉스 솔루션개발담당(부사장)은 "SK하이닉스는 자체 연산 기능을 갖춘 PIM 기반의 GDDR6-AiM을 활용해 새로운 메모리 솔루션 생태계를 구축할 것"이라며 "앞으로도 회사는 사업모델과 기술개발 방향성을 지속적으로 진화시킬 것"이라고 말했다. km@fnnews.com 김경민 기자

[파이낸셜뉴스] SK하이닉스가 연산 기능을 갖춘 차세대 메모리 반도체인 '프로세싱 인 메모리'(PIM) 개발에 성공했다. PIM은 메모리반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀어낼 수 있는 차세대 기술이다. 그동안 메모리반도체는 데이터 저장 역할을 맡고, 사람의 뇌와 같은 기능인 연산(Processing) 기능은 비메모리 반도체인 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)가 담당했다. 하지만 최근에는 메모리와 시스템반도체를 융복합하고 한계를 깬 제품들이 연구개발(R&D)되고 있는 추세다. 16일 SK하이닉스에 따르면 이달 말 미국 샌프란시스코에서 열리는 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 '2022 국제 고체 회로 학술회의(ISSCC)'에서 PIM 개발 성과를 공개할 예정이다. 향후 이 기술이 진화하면 스마트폰 등 정보통신기술(ICT) 기기에서 메모리반도체가 중심적인 역할을 하는 메모리 센트릭 컴퓨팅도 가능해질 것으로 회사는 보고 있다. SK하이닉스는 또 PIM이 적용된 첫 제품으로 'GDDR6-AiM' 샘플을 개발했다. 초당 16기가비트(Gbps) 속도로 데이터를 처리하는 GDDR6 메모리에 연산 기능이 더해진 제품이다. 일반 D램 대신 이 제품을 CPU·GPU와 함께 탑재하면 특정 연산의 속도는 최대 16배까지 빨라진다는게 회사측 설명이다. 앞으로 GDDR6-AiM은 머신러닝, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터의 연산과 저장 등에 활용될 전망이다. 이 제품은 GDDR6의 기존 동작 전압인 1.35V보다 낮은 1.25V에서 구동된다. 또 자체 연산을 하는 PIM이 CPU·GPU로의 데이터 이동을 줄인다. 이에 따라 기존 제품 대비 에너지 소모가 80% 가량 감소하는 탄소저감 효과도 기대된다. SK하이닉스는 최근 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 기업인 사피온(SAPEON)과 협력해 GDDR6-AiM과 AI 반도체를 결합한 기술도 선보일 계획이다. 류수정 사피온 대표는 "인공 신경망 데이터 활용이 급속도로 늘어나 이러한 연산 특성에 최적화한 컴퓨팅 기술이 요구된다"면서 "양사의 기술을 융합해 데이터 연산, 비용, 에너지 사용 측면에서 효율성을 극대화할 것"이라고 강조했다.  안현 SK하이닉스 솔루션개발담당(부사장)은 "SK하이닉스는 자체 연산 기능을 갖춘 PIM 기반의 GDDR6-AiM을 활용해 새로운 메모리 솔루션 생태계를 구축할 것"이라며 "앞으로도 회사는 사업모델과 기술개발 방향성을 지속적으로 진화시킬 것"이라고 말했다.  km@fnnews.com 김경민 기자