인하대학교는 이문상·함명관 신소재공학과 교수 연구팀이 2차원 나노 소재인 텔루렌(Tellurene)을 활용해 뉴로모픽 시냅스 기능과 디지털 논리 연산 기능을 단일 소자에서 동시 구현한 초저전력 트랜지스터를 개발했다고 밝혔다. 인하대 이문상·함명관 교수팀은 동국대, 숙명여대와 공동 연구팀을 꾸려 기억하고 학습하는 뉴로모픽 컴퓨팅과 빠른 논리 연산을 수행하는 인메모리 컴퓨팅을 하나의 반도체 소자에서 동시에 구현하는 데 성공했다. 이는 기존 컴퓨터 구조의 한계였던 ‘폰 노이만 병목 현상’을 극복하고, 차세대 인공지능 칩의 핵심 기술로 떠오르는 융합 아키텍처 구현 가능성을 입증했다는 점에서 학계의 이목을 집중시켰다. 이번 연구의 핵심은 뉴로모픽과 인메모리 컴퓨팅이라는 상이한 기능적 패러다임을 물리적 단일 소자에서 융합했다는 점이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌 신경망을 모사해 병렬 처리, 적응 학습, 저전력 동작 등에서 강점을 보이는 차세대 컴퓨팅 방식이다. 반면 논리 연산 기반의 인메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 AND, OR, NOT 등의 디지털 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 연산 속도와 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둔다. 연구팀은 반도체 재료인 텔
SoC의 복잡한 뉴럴 프로세싱 비용, 전력 및 성능 요건을 충족할 수 있도록 지원 인메모리 컴퓨팅(computing-in-memory) 기술은 네트워크 에지에서 인공지능 음성 프로세싱을 수행할 때 발생하는 대규모 데이터 통신 병목 현상을 제거하기 위해 사용된다. 그러나 이를 위해서는 신경망 연산을 수행하는 동시에 가중치를 저장할 수 있는 임베디드 메모리 솔루션이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 마이크로칩테크놀로지(이하 마이크로칩)는 자회사인 실리콘 스토리지 테크놀로지를 통해 SuperFlash memBrain 뉴로모픽 메모리 솔루션을 WITINMEM의 뉴럴 프로세싱 SoC에 통합했다. 해당 SoC는 현재 양산되는 제품 중 최초로 서브 mA 시스템이 전원 공급 직후 실시간으로 음성 노이즈를 줄이고 수 백여개의 명령어를 인식할 수 있도록 지원한다. 마이크로칩은 WITINMEM과 협력해 SuperFlash 기술 기반의 마이크로칩 memBrain 아날로그 인메모리 컴퓨팅 솔루션을 초저전력 SoC에 통합시켰다. 해당 SoC는 음성 인식, 성문(voice-print) 인식, 딥스피치 노이즈 감소, 장면 감지, 건강 상태 모니터링 등의 신경망 프로세싱을 위한 인메
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