美 오레곤주립대 한국인 교수 연구팀, 에너지 효율 6배 높인 AI 칩 개발

오레곤주립대학교 전기 공학 및 컴퓨터 과학 조교수인 채시은(Sieun Chae) 교수 연구팀이 기존 인공지능(AI) 칩보다 에너지 효율을 6배 높인 새로운 AI 칩 개발에 성공했다고 16일(현지시각) 학교 측이 홈페이지에 밝혔다.

이번 연구는 AI 기술 발전과 함께 급증하는 에너지 소비 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대된다.
최근 AI 기술은 다양한 분야에서 활용되면서 급속도로 발전하고 있다. 하지만 AI 기술의 발전과 함께 AI 모델 학습 및 추론에 필요한 에너지 소비량도 급증하고 있다. 일부 예측에 따르면 2027년까지 AI는 전 세계 에너지 소비의 0.5%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 네덜란드 전체 국가의 연간 에너지 소비량과 맞먹는 수준이다.

학교 측에 따르면 이러한 문제를 해결하기 위해 오레곤 주립대학교 전기 공학 및 컴퓨터 과학 조교수인 채시은(Sieun Chae) 교수 연구팀은 생물학적 신경망을 모방한 새로운 재료 플랫폼 기반의 AI 칩을 개발했다. 이 칩은 계산과 데이터 저장을 동시에 수행해 기존 AI 칩보다 에너지 효율을 획기적으로 높였다.

채 교수는 "AI 시대에는 컴퓨터가 막대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 저장해야 한다"며 "새로운 AI 칩은 메모리에서 작업을 계산하도록 설계되어 메모리와 프로세서 간의 데이터 이동을 최소화하고, AI 작업을 보다 에너지 효율적으로 수행할 수 있도록 했다"고 설명했다.

이번 연구 결과는 최근 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 게재됐다.

새로운 AI 칩의 핵심은 '멤리스터(memristor)'라는 구성 요소다. 멤리스터는 메모리 저항기의 약자로, 대부분의 멤리스터는 두 가지 요소로 구성된 단순한 재료 시스템으로 만들어진다. 하지만 이번 연구에서는 6개 이상의 요소로 구성된 '엔트로피 안정화 산화물(ESO)'이라는 새로운 재료 시스템을 사용했다. ESO는 다양한 요소로 구성되어 있어 메모리 성능을 세밀하게 조정할 수 있다는 장점이 있다.

멤리스터는 외부 메모리 소스가 없다는 점에서 생물학적 신경망과 유사하다. 따라서 데이터를 내부에서 외부로 이동하는 데 에너지가 손실되지 않는다.
채 교수는 "특정 AI 작업에 가장 적합한 ESO 구성을 최적화함으로써 ESO 기반 칩은 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU)보다 훨씬 적은 에너지로 작업을 수행할 수 있다"고 강조했다.

또한 연구팀은 ESO의 구성을 조정하여 장치가 다양한 시간 규모에서 작동할 수 있도록 했다. 이를 통해 인공 신경망이 오디오 및 비디오 데이터와 같은 시간 의존적인 정보를 처리할 수 있게 되었다.

이번 연구는 미국 국립과학재단(National Science Foundation)의 자금 지원을 받아 미시간 대학교 연구진이 주도했으며, 채 교수는 미시간 대학교 박사과정 학생 시절 이 연구에 참여했다. 또한 오클라호마 대학교, 코넬 대학교, 펜실베니아 주립 대학교 연구진도 이번 연구에 참여했다.

이번 연구 결과는 에너지 효율적인 AI 기술 개발에 새로운 가능성을 제시했다는 평가를 받고 있다. 채 교수는 "이번 연구는 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 중요한 발걸음"이라며 "앞으로 에너지 효율적인 AI 칩 개발을 위한 연구를 지속할 계획"이라고 밝혔다.


이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com