삼성전자, 뇌를 닮은 차세대 뉴로모픽 반도체 비전 제시
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□ 삼성전자
하버드大 공동연구… 세계적 학술지 Nature Electronics 게재
함돈희 펠로우, 박홍근 교수, 황성우 사장, 김기남 부회장 논문 집필
하버드大 공동연구… 세계적 학술지 Nature Electronics 게재
함돈희 펠로우, 박홍근 교수, 황성우 사장, 김기남 부회장 논문 집필
삼성전자와 미국 하버드 대학교 연구진이 차세대 인공지능 반도체 기술인 뉴로모픽 (Neuromorphic) 칩에 대한 미래 비전을 제시했다.
함돈희 삼성전자 종합기술원 펠로우 겸 하버드大 교수, 박홍근 하버드大 교수, 황성우 삼성SDS사장, 김기남 삼성전자 부회장이 집필한 이 논문은 영국 현지시간 23일 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 게재됐다.
이번 논문은 뇌 신경망에서 뉴런(신경세포)들의 전기 신호를 나노전극으로 초고감도로 측정해 뉴런 간의 연결 지도를 '복사(Copy)'하고 복사된 지도를 메모리 반도체에 '붙여넣어(Paste)', 뇌의 고유 기능을 재현하는 뉴로모픽 칩의 기술 비전을 제안했다.
초고감도 측정을 통한 신경망 지도의 복사(Copy)는 뉴런을 침투하는 나노 전극의 배열을 통해 이루어진다. 뉴런 안으로 침투함으로써 측정 감도가 높아져 뉴런들의 접점에서 발생하는 미미한 전기 신호를 읽어낼 수 있다. 이로 인해 그 접점들을 찾아내 신경망을 지도화 할 수 있다. 이는 삼성전자가 2019년부터 하버드大 연구팀과 지속 협업해 온 기술이다.
특히, 삼성전자는 복사된 신경망 지도를 메모리 반도체에 붙여넣어(Paste) 각 메모리가 뉴런 간의 접점의 역할을 하는 완전히 새로운 개념의 뉴로모픽 반도체를 제안했다. 또 신경망에서 측정된 방대한 양의 신호를 컴퓨터로 분석해 신경망 지도를 구성하려면 많은 시간이 소요되는데, 측정 신호로 메모리 플랫폼을 직접 구동하여, 신속하게 신경망 지도를 내려받는 획기적인 기술적 관점도 제시했다.
이 플랫폼은 일반적으로 사용되는 메모리인 플래시 및 다른 형태의 비휘발성 메모리인 저항 메모리(RRAM) 등을 활용할 수 있다.
한편, 궁극적으로 사람의 뇌에 있는 약 100조개의 뉴런 접점을 메모리 망으로 구현하려면 메모리 집적도를 극대화 해야 한다. 이를 위해 3차원 플래시 적층 기술과 고성능 D램에 적용되는 TSV(실리콘관통전극)를 통한 3차원 패키징 등 최첨단 반도체 기술의 활용을 제안했다.
이번 연구는 학계와 업계의 기술 리더들이 참여해 신경 과학과 메모리 기술을 접목, 차세대 인공지능 반도체에 대한 비전을 보였다는 점에도 의의가 있다.
삼성전자 종합기술원 함돈희 펠로우는 "이번 논문에서 제안한 담대한 접근 방식이 메모리 및 시스템 반도체 기술의 경계를 넓히고, 뉴로모픽 기술을 더 발전 시키는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.
삼성전자는 기존 보유한 반도체 기술 역량을 기반으로 뉴로모픽 연구에 지속 집중해 차세대 인공지능 반도체 분야에서도 기술 리더십을 확보해 나갈 계획이다.
함돈희 삼성전자 종합기술원 펠로우 겸 하버드大 교수, 박홍근 하버드大 교수, 황성우 삼성SDS사장, 김기남 삼성전자 부회장이 집필한 이 논문은 영국 현지시간 23일 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 게재됐다.
이번 논문은 뇌 신경망에서 뉴런(신경세포)들의 전기 신호를 나노전극으로 초고감도로 측정해 뉴런 간의 연결 지도를 '복사(Copy)'하고 복사된 지도를 메모리 반도체에 '붙여넣어(Paste)', 뇌의 고유 기능을 재현하는 뉴로모픽 칩의 기술 비전을 제안했다.
초고감도 측정을 통한 신경망 지도의 복사(Copy)는 뉴런을 침투하는 나노 전극의 배열을 통해 이루어진다. 뉴런 안으로 침투함으로써 측정 감도가 높아져 뉴런들의 접점에서 발생하는 미미한 전기 신호를 읽어낼 수 있다. 이로 인해 그 접점들을 찾아내 신경망을 지도화 할 수 있다. 이는 삼성전자가 2019년부터 하버드大 연구팀과 지속 협업해 온 기술이다.
특히, 삼성전자는 복사된 신경망 지도를 메모리 반도체에 붙여넣어(Paste) 각 메모리가 뉴런 간의 접점의 역할을 하는 완전히 새로운 개념의 뉴로모픽 반도체를 제안했다. 또 신경망에서 측정된 방대한 양의 신호를 컴퓨터로 분석해 신경망 지도를 구성하려면 많은 시간이 소요되는데, 측정 신호로 메모리 플랫폼을 직접 구동하여, 신속하게 신경망 지도를 내려받는 획기적인 기술적 관점도 제시했다.
이 플랫폼은 일반적으로 사용되는 메모리인 플래시 및 다른 형태의 비휘발성 메모리인 저항 메모리(RRAM) 등을 활용할 수 있다.
한편, 궁극적으로 사람의 뇌에 있는 약 100조개의 뉴런 접점을 메모리 망으로 구현하려면 메모리 집적도를 극대화 해야 한다. 이를 위해 3차원 플래시 적층 기술과 고성능 D램에 적용되는 TSV(실리콘관통전극)를 통한 3차원 패키징 등 최첨단 반도체 기술의 활용을 제안했다.
이번 연구는 학계와 업계의 기술 리더들이 참여해 신경 과학과 메모리 기술을 접목, 차세대 인공지능 반도체에 대한 비전을 보였다는 점에도 의의가 있다.
삼성전자 종합기술원 함돈희 펠로우는 "이번 논문에서 제안한 담대한 접근 방식이 메모리 및 시스템 반도체 기술의 경계를 넓히고, 뉴로모픽 기술을 더 발전 시키는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.
삼성전자는 기존 보유한 반도체 기술 역량을 기반으로 뉴로모픽 연구에 지속 집중해 차세대 인공지능 반도체 분야에서도 기술 리더십을 확보해 나갈 계획이다.