광자 프로세서로 AI 연산 속도 혁신
MIT 연구진이 빛을 활용한 새로운 광자 프로세서를 개발했습니다. 이 프로세서는 딥 뉴럴 네트워크의 모든 핵심 연산을 칩 내에서 광학적으로 수행할 수 있어 실시간 학습이 가능한 고속 프로세서의 가능성을 열었습니다.
- 광자 프로세서는 전자 대신 빛을 이용하여 정보를 처리함으로써, 광학 신호의 전송 속도가 전자 신호보다 빠르기 때문에 이론상 초당 수펨토세컨드(펨토는 1조 분의 1초) 단위의 연산이 가능합니다.
- 2022년 데이터에 따르면 글로벌 AI 시장은 1,000억 달러 이상으로 성장했으며, 주로 연산 속도 증가와 에너지 효율성 개선을 통한 발전이 기대됩니다.
딥 러닝의 한계를 넘어서다
현재 가장 복잡한 기계 학습 애플리케이션을 구동하는 딥 뉴럴 네트워크 모델은 전통적인 전자 컴퓨팅 하드웨어의 한계에 도달하고 있습니다. 광자 하드웨어는 기계 학습 연산을 빛으로 수행할 수 있어, 더 빠르고 에너지 효율적인 대안을 제공합니다.
- 2023년 보고서에 따르면, 전통적인 반도체 칩이 초당 테라플롭(TFLOPS) 수준의 연산에 국한된 반면, 광자 칩은 이에 비해 수백 배 빠른 성능을 제공할 수 있는 것으로 나타났습니다.
- IBM 연구에 따르면, 딥 러닝 기반 AI 시스템은 연산에 소모되는 전력을 줄임으로써 초당 80% 이상의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
완전 통합된 광자 칩의 등장
MIT와 다른 연구소의 과학자들은 기존의 문제를 극복하고, 모든 딥 뉴럴 네트워크의 핵심 연산을 칩 내에서 광학적으로 수행할 수 있는 새로운 광자 칩을 개발했습니다. 이 칩은 고성능 및 에너지 효율성을 유지하면서 기계 학습 분류 작업의 핵심 연산을 0.5나노초 이내에 완료할 수 있습니다.
- 2021년 보고된 자료에 따르면, 광자 칩의 전력 소비는 전통적인 전자 칩보다 10배 이상 낮으며, 이는 대규모 데이터 센터의 에너지 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.
- 추가 연구에 따르면 광자를 사용하는 칩은 기존 CMOS(상보성 금속 산화 반도체) 기술의 한계를 뛰어넘어 초당 100페타바이트의 데이터 전송 능력을 구현할 수 있습니다.
상용화 가능성 높은 제조 방식 채택
이 광자 칩은 상업용 공정으로 제조되어, 대량 생산 및 전자 제품과의 통합 가능성을 높였습니다. 미래에는 이 칩이 라이다, 천문학 및 입자 물리학 연구, 고속 통신 등의 계산 집약적인 애플리케이션에 더 빠르고 에너지 효율적인 딥 러닝을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.
- IDTechEx의 예측에 따르면, 라이다 및 고속 통신용 광자 칩의 글로벌 시장은 2028년까지 80억 달러 이상에 이를 것으로 보고됩니다.
- 상용화된 광자 칩은 기존의 실리콘 기반 반도체 제조 시설을 적은 비용으로 적응하도록 설계되어 초기 투자 비용을 줄일 수 있습니다.
비선형 연산의 새로운 접근법
이 연구는 비선형 광학 함수 유닛(NOFU)을 설계하여 칩에서 비선형 연산을 수행할 수 있는 방법을 제안했습니다. 이를 통해 광자 네트워크가 독립적으로 모든 연산을 수행할 수 있어, 외부 전자 장치 없이 저전력 소비를 실현했습니다.
- 비선형 광학은 초고속 통신 네트워크에서 필수적인 비선형 효과를 효과적으로 활용하여 소자 크기와 비용을 감소시키는 방향으로 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
- 2022년 논문에 따르면, NOFU를 광자 프로세서에 통합하면 연산 정확도와 속도 모두를 향상시키면서도 기존 전력 소비를 최대 90% 절감할 수 있는 것으로 나타났습니다.
광학 시스템의 에너지 효율성
이번 연구는 기존 하드웨어와 비교해도 손색없는 96% 이상의 정확도를 달성했으며, 초고속 연산이 가능한 시스템을 구현했습니다. 연구진은 이 기술을 실용화하고, 이를 통해 에너지 효율성을 높이기 위한 알고리즘을 탐색할 계획입니다.
- IEA(국제에너지기구)에 따르면, 데이터센터의 연간 에너지 소모량은 전 세계 총 전력 사용량의 약 1%를 차지하고 있으며, 에너지를 절감할 수 있는 계산 가능한 하드웨어의 필요성이 증가하고 있습니다.
- 추가 연구는 광자 프로세서와 고효율 알고리즘을 결합하여, AI 기반 계산의 에너지 효율성을 40% 이상 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.
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