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GPT 전력 1/625? KAIST, 뇌 닮은 반도체 '뉴랜지스터' 공개

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.16 10:15

기사 3줄 요약

1 KAIST, 인간 뇌 모방 반도체 '뉴랜지스터' 개발 성공
2 기존 대비 오류율 10배↓, 전력 소모 625배↓ 달성
3 초저전력 AI 구현, 로봇·음성인식 등 혁신 기대

한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 본떠 만든 혁신적인 반도체 소자, '뉴랜지스터'를 선보였습니다. 이는 인공지능(AI) 분야에서 획기적인 발전을 이끌 것으로 기대되는 '뉴로모픽 컴퓨팅' 기술의 중요한 성과입니다. 아주 적은 전력으로도 AI를 구동할 수 있어 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지녔습니다. 단순한 성능 개선이 아니라, AI 하드웨어에 대한 접근 방식을 근본적으로 바꾸는 시도입니다.

뉴랜지스터, 그게 뭔데?

뉴랜지스터는 이름처럼 신경(뉴런)과 트랜지스터를 합친 개념입니다. 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅 원리를 기반으로 합니다. 현재 대부분의 컴퓨터는 중앙처리장치(CPU)와 메모리가 분리된 '폰 노이만' 구조를 따르는데, 이 구조는 데이터를 처리할 때마다 정보를 CPU와 메모리 사이에서 주고받아야 해서 병목 현상이 생기고 에너지 소모가 큽니다. 특히 복잡한 AI 연산에는 비효율적이죠. 뉴랜지스터는 이런 한계를 극복하기 위해 뇌처럼 정보 처리와 저장을 한 곳에서 효율적으로 수행하도록 설계됐습니다. 특히 뉴랜지스터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 처리하는 데 강점을 보이는 '액체 상태 기계(LSM)'라는 특별한 인공 신경망을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 음성 인식이나 로봇의 동작 제어처럼 실시간으로 정보가 변하는 분야에 매우 유리합니다. 기존 AI가 주로 정적인 데이터를 다뤘다면, LSM 기반의 뉴랜지스터는 동적인 정보를 훨씬 효율적으로 처리하는 것이죠.

어떻게 만들었길래 대단한 거야?

뉴랜지스터의 핵심 기술은 티타늄 다이옥사이드(TiO2)와 알루미늄 옥사이드(Al2O3)라는 두 물질을 겹겹이 쌓아 만든 특별한 구조에 있습니다. 이 구조가 마치 뇌의 신경세포 연결부위인 '시냅스'처럼 작동해 정보를 학습하고 기억하는 역할을 합니다. TiO2 층은 전기 신호에 따라 저항값이 변하면서 정보를 저장하고, Al2O3 층은 누설 전류를 막아 안정성을 높입니다. 두 층의 경계면에는 전자가 자유롭게 이동할 수 있는 '2차원 전자 가스(2DEG)'라는 통로가 만들어져, 반도체가 매우 빠르고 낮은 전력으로 작동하게 돕습니다. 이런 구조 덕분에 뉴랜지스터는 기존 방식보다 오류율을 10배나 줄였고, 전력 소모는 혁신적으로 낮췄습니다. 실제로 KAIST 연구팀은 뉴랜지스터 기반 시스템으로 대규모 언어 모델인 GPT-2를 구동하는 데 성공했는데, 이때 엔비디아의 고성능 GPU인 A100 대비 전력을 625분의 1만 사용했다고 합니다. 에너지 효율 측면에서 엄청난 발전을 이룬 것입니다.

넘어야 할 산은 없어?

물론 상용화까지는 해결해야 할 과제도 남아있습니다. 우선 반도체 소자를 머리카락보다 훨씬 작은 나노미터 크기로 만들면서도 성능을 유지하는 것이 어렵습니다. 소자가 작아질수록 미세한 결함이나 불순물이 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. TiO2와 Al2O3 층을 원자 수준에서 정밀하게 쌓고, 두 층 사이의 경계면을 깨끗하게 만드는 고도의 공정 기술이 필요합니다. 또한, 뉴랜지스터를 실제 AI 시스템에 통합하고, 이 새로운 하드웨어에 맞는 학습 알고리즘을 개발하는 것도 중요합니다. 기존 AI 모델을 훈련시키는 방식이 뉴랜지스터 기반 시스템에는 맞지 않을 수 있어, 새로운 소프트웨어와 개발 도구가 필요합니다.

그래서 어디에 쓸 수 있는데?

뉴랜지스터는 그 잠재력이 무궁무진합니다. 시간에 따라 변하는 정보를 잘 처리하고 전력 소모가 매우 적다는 특징 덕분에 다양한 분야에서 활약할 수 있습니다. 실시간으로 주변 환경을 인식하고 빠르게 판단해야 하는 로봇 공학 분야에서 특히 유용할 것으로 기대됩니다. 로봇 팔이 센서 정보를 바탕으로 정교하게 움직이거나, 자율주행 자동차가 복잡한 도로 상황에 즉각적으로 반응하는 데 쓰일 수 있습니다. 시끄러운 환경에서도 사람의 말을 정확하게 알아듣는 음성 인식 시스템이나, 영상 속 사람의 행동을 실시간으로 분석하는 보안 시스템 등에도 적용될 수 있습니다. 무엇보다 배터리만으로 오랫동안 작동해야 하는 웨어러블 기기, 사물인터넷(IoT) 센서, 엣지 컴퓨팅 장치 등 초저전력 AI 기기 개발에 핵심적인 역할을 할 것으로 보입니다. KAIST 재료공학과 김경민 교수, PIM반도체 연구센터 유회준 교수, 전기및전자공학부 최양규, 최성율 교수 등 연구진의 이번 성과는 우리나라가 차세대 AI 반도체 기술을 선도할 중요한 발판을 마련했다는 평가를 받습니다.

편집자: 이도윤 기자

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