한양대 학부생, AI 반도체 핵심기술 개발…국제학술지 게재

[이데일리 김응열 기자] 한양대 학부생이 하나의 메모리 소자에서 정보 저장과 인공지능(AI) 연산을 동시에 수행할 수 있는 인메모리 컴퓨팅 기술을 개발했다. 기존 기술보다 메모리 셀 집적도를 높이고 전력 소모를 줄일 수 있어 차세대 AI 반도체 구현에 활용될 것으로 기대된다.

(왼쪽부터)한양대 신소재공학부의 이다훈 학생과 김형진 교수. (사진=한양대)

한양대는 김형진 신소재공학부 교수 연구팀 소속 이다훈 학생(4학년)이 차세대 AI 반도체를 위한 고집적·저전력 인메모리 컴퓨팅 기술을 개발하고 관련 연구성과를 국제학술지 ‘나노에너지’(Nano Energy)‘에 제1저자로 발표했다고 9일 밝혔다. 학부연구생인 이다훈 학생은 단일 메모리 소자에서 정보 저장과 AI 핵심 연산을 동시에 구현하는 연구를 주도했다.

인메모리 컴퓨팅은 메모리에서 직접 연산을 수행해 데이터 이동 과정에서 발생하는 전력 소모를 줄이는 차세대 AI 반도체 기술이다. 특히 이진신경망(Binary Neural Network)은 복잡한 곱셈 연산을 XNOR 연산으로 단순화할 수 있어 저전력 AI 하드웨어 구현에 유리하다. 다만 기존 메모리 기반 XNOR 기술은 하나의 가중치를 표현하는 데에 여러 개의 소자가 필요해 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 낸드플래시 구조와 호환되는 전하트랩형 멤커패시터를 활용해 하나의 소자만으로 XNOR 연산을 수행하는 ’1C-XNOR‘ 기술을 구현했다. 이를 통해 4F²(4F스퀘어) 크기의 단일 메모리 셀에서 정보 저장과 AI 연산을 동시에 수행할 수 있도록 했다.

이를 통해 이다훈 학생은 메모리 셀의 집적도를 높이는 동시에 연산 과정에서 전력 소모를 줄일 수 있는 가능성을 제시했다. 특히 데이터 저장과 연산 기능을 하나의 소자에 통합해 향후 고집적 인메모리 컴퓨팅과 저전력 AI 하드웨어 구현에 활용될 수 있을 것으로 보인다.

이다훈 학생은 “앞으로도 차세대 메모리와 AI 반도체를 연결하는 연구를 이어가겠다”고 말했다.