‘국내 최초’ 인공지능 연산 수행하는 PIM반도체 기술 개발
한국과학기술원 유회준 교수 연구팀…산·학 협력 연구성과 창출 본격화
과학기술정보통신부는 한국과학기술원 유회준 교수 연구팀이 국내 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적해 인공지능 연산을 수행하는 PIM 반도체인 ‘다이나플라지아(DynaPlasia)’를 개발했다고 14일 밝혔다.
PIM(Processing-In-Memory)이란 하나의 칩 내부에 메모리와 프로세서 연산기를 집적한 차세대 반도체다.
이를 통해 메모리와 프로세서가 분리되어 있는 기존 컴퓨팅 구조(폰 노이만 구조, Von Neumann Architecture)에서 발생하는 데이터 병목현상 및 과다한 전력 소모 문제를 해결할 수 있다.
한편 기존에도 PIM 반도체가 개발되기는 했지만, 대부분 셀 하나에 8개 이상의 트랜지스터가 필요한 SRAM-PIM 방식이었다.
또한 기존 PIM과 같이 DRAM 기반 PIM으로 구현되었더라도 연산기를 메모리 셀 어레이의 내부가 아닌 외부에 근접하게 배치하는 디지털 PIM(Near Memory PIM) 방식이었다.
이러한 디지털 PIM 방식은 메모리와 연산기 사이의 거리를 줄이고 대역폭을 넓혀 데이터 병목현상은 감소했지만 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적하여 연산성능을 올리지는 못했다.
이번 연구팀의 제1저자인 김상진 연구원(박사과정)의 ISSCC 국제고체회로설계학회 발표사진. (사진=과학기술정보통신부)
이번에 연구팀이 발표한 다이나플라지아는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로, 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성했으며, 메모리 셀 내부에 연산기를 집적하고 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 구현하여 고정된 하드웨어 구조를 사용했는데, 이번 연구에서는 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 ‘트리플-모드 셀’을 개발했다.
한편 기존 아날로그형 PIM 반도체는 연산 회로 자체의 잠재적 성능이 높더라도 고정된 하드웨어 구조로 인해 실제 인공지능 연산에서는 모델에 따라 성능이 저하되어 적용이 어려웠다.
그러나 다이나플라지아는 트리플-모드 셀을 이용해 실제 인공지능 연산에 맞춰 하드웨어 구조를 형성하는 동적 코어 형성 아키텍처로 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 2.5배 가량 높은 효율성을 얻는다.
이번 연구는 과기정통부 ‘PIM인공지능반도체핵심기술개발(설계)’ 사업을 통해 설립된 ‘PIM반도체 설계연구센터(이하 PIM-HUB)’에서 진행되었으며, 지난달 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표되었다.
‘PIM-HUB’는 반도체 대기업과 산·학·연 간 협력을 강화하기 위해 지난해 6월 문을 열었으며 삼성전자와 SK하이닉스가 운영위원으로 참여하며 상호 인력파견 및 공동연구 수행, 인력양성을 위한 교육과정 공동개발 등 인력교류를 추진하고 있다.
유회준 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “이번 연구는 기존 인공지능 반도체가 가지고 있던 메모리 병목현상을 해소할 뿐만 아니라, 높은 처리량과 가변성을 갖는 고메모리 용량의 DRAM-PIM을 개발했다는 점에서 의미가 크다” 고 밝혔다.
이어 “본격적인 상용화에 성공할 경우 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 인공지능 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것”이라고 연구의 의의를 설명했다.
전영수 과기정통부 정보통신산업정책관은 “PIM반도체 기술은 메모리 반도체 기술에 강점을 보유한 우리나라가 앞서나갈 수 있는 잠재력이 높은 분야”라고 설명했다.
그러면서 “글로벌 최고 수준의 초고속·저전력 인공지능 반도체를 개발할 수 있도록 하드웨어뿐 아니라 국산 인공지능 반도체를 데이터센터에 적용하기 위해 필요한 소프트웨어 및 클라우드 관련 기술개발까지 적극적인 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다./자료출처=정책브리핑
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