인공 지능(AI) 애플리케이션에 유망한 논리 작업과 데이터 저장 기능을 단일 아키텍처로 결합한 컴퓨터 칩이 개발됐다.

스위스 로잔 연방공대(EPFL)의 LANES(Nanoscale Electronics and Structures) 연구소 엔지니어들은 AI를 위한 더 작고 빠르며 에너지 효율적인 장치를 허용하는 차세대 회로를 개발했다.

이 혁신적인 기술은 로직-인-메모리 아키텍처 또는 로직 연산과 메모리 기능을 결합한 단일 아키텍처에 2D 소재를 사용하는 최초의 기술이다.

연구결과는 4일(현지시각) 네이처(Nature) 저널에 게재됐다.

지금까지 컴퓨터 칩의 에너지 효율성은 현재 사용하는 폰 노이만 아키텍처에 의해 제한됐다. 여기서 데이터 처리 및 데이터 저장은 두 개의 개별 장치에서 이루어진다. 즉, 상당한 시간과 에너지를 사용하여 두 장치 간에 데이터를 지속적으로 전송해야 한다. 두 장치를 단일 구조로 결합하면 이러한 손실을 줄일 수 있다.

이것이 EPFL에서 개발한 새로운 칩의 개발 배경으로 기존 로직 인 메모리 장치보다 한 단계 더 개선 됐다. EPFL 칩은 3개의 원자 두께의 단일 층으로 구성된 2D 재료 ‘MoS2’로 만들어진다. LANES 엔지니어는 이미 몇 년 전 이황화몰리브덴(MoS2)의 특정 속성을 연구해 전자 애플리케이션에 특히 적합하다는 사실을 발견했다. 이제 팀은 차세대 기술을 만들기 위해 초기 연구를 심화했다.

EPFL 칩은 플로팅 게이트 전계 효과 트랜지스터 (FGFET)를 기반으로 한다. 이 트랜지스터의 장점은 오랫동안 전하를 유지할 수 있다는 것이다. 일반적으로 카메라, 스마트폰 및 컴퓨터 용 플래시 메모리 시스템에 사용된다. MoS2의 고유한 전기적 특성으로 인해 FGFET에 저장된 전하에 특히 민감해 LANES 엔지니어는 메모리 저장 장치와 프로그래밍 가능한 트랜지스터로 작동하는 회로를 개발할 수 있다. MoS2를 사용해 수많은 처리 기능을 단일 회로에 통합한 다음 원하는 대로 변경할 수 있었다.

LANES의 책임자 안드라스 키스(Andras Kis()는 “회로가 두 가지 기능을 수행하는 이러한 능력은 인간의 뇌가 작동하는 방식과 유사하다. 여기서 뉴런은 기억을 저장하고 계산을 수행하는 데 모두 관여한다”며 “우리의 회로 설계에는 몇 가지 장점이 있다. 메모리 유닛과 프로세서 간의 데이터 전송과 관련된 에너지 손실을 줄이고 컴퓨팅 작업에 필요한 시간을 줄이고 필요한 공간을 줄일 수 있다. 따라서 더 작고 강력하며 에너지 효율적”이라고 설명했다.

LANES 연구팀은 또한 2D 재료로 회로를 제작하는 데 있어 심층 전문 지식을 습득했다. 키스는 “10년 전에 첫 번째 칩을 손수 만들었다. 그러나 우리는 한 번에 80개 이상의 칩을 잘 제어된 속성으로 만들 수 있는 고급 제조 프로세스를 개발했다”고 말했다.

*Guilherme Migliato Marega et al. Logic-in-memory based on an atomically thin semiconductor, Nature (2020). DOI: 10.1038/s41586-020-2861-0