미국의 연구원들은 빠른 속도와 효율성으로 정보를 저장하고 계산을 수행할 수 있는 새로운 유형의 메모리 칩을 개발하고 있습니다.
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| 연구자들은 자기광학 메모리 칩이 전력 소비를 줄여 AI에 필요한 전력을 확보하는 데 도움이 될 수 있다고 말합니다. (출처: 라이브 사이언스) |
이는 광신호와 자석을 모두 사용하여 효율적으로 데이터를 처리하고 저장하는 새로운 유형의 초고속 메모리 칩(또는 메모리 셀)입니다.
연구팀은 Nature Photonics 저널에 이러한 메모리 셀을 사용하면 고속 계산을 수행할 수 있다고 밝혔습니다. 더 빠른 처리 속도와 더 낮은 전력 소비로 인해 인공지능(AI) 시스템을 작동시키기 위해 데이터 센터를 확장하기가 더 쉬워질 것입니다.
피츠버그 대학의 전기 및 컴퓨터 엔지니어이자 연구 공동 저자인 네이선 영블러드는 "수천 개의 그래픽 처리 장치(GPU)가 있는 데이터 센터를 운영하려면 많은 에너지가 필요합니다."라고 말했습니다. 이에 대한 해결책은 보통 더 많은 GPU를 구매하고 더 많은 전력을 소비하는 것입니다. 따라서 광학이 이 문제를 보다 효율적이고 빠르게 해결할 수 있다면 전력 소비를 줄이는 솔루션이 될 것이고, 머신 러닝 시스템도 더 빠르게 작동할 것입니다."
이러한 새로운 메모리 셀은 자기장을 사용하여 링 공진기를 통해 빛 신호를 시계 방향 또는 반시계 방향으로 조정합니다. 링 공진기는 특정 파장의 빛을 강화하고 두 개의 출력 포트 중 하나로 전송하는 구성 요소입니다. 각 출력 포트의 광 강도에 따라 메모리 셀은 0~1 또는 0~-1 사이의 숫자를 인코딩할 수 있습니다. 정보 비트에서 0 또는 1 값만 인코딩하는 기존 메모리 셀과 달리, 새로운 메모리 셀은 여러 개의 정수가 아닌 값을 인코딩할 수 있어 메모리 셀당 최대 3.5비트를 저장할 수 있습니다.
엔지니어 영블러드에 따르면, 반시계 방향과 시계 방향 신호등은 "같은 트랙을 달리는 두 주자이지만, 반대 방향으로 달리고 있으며, 바람은 항상 한 주자 앞에 있고 다른 주자 뒤에 있습니다."라고 합니다.
이 링 공진기 주위의 경주에서 얻은 숫자는 인공 신경망의 노드 간 연결을 강화하는 데 사용될 수 있습니다. 그는 "이것은 기계 학습 알고리즘이 인간의 뇌와 비슷한 방식으로 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다"라고 말했습니다.
중앙 처리 장치에서 계산을 수행한 다음 결과를 메모리로 보내는 기존 컴퓨터와 달리, 새로운 메모리 셀은 메모리 어레이 내부에서 바로 고속 계산을 수행합니다. 영블러드는 메모리 내 컴퓨팅이 인공지능처럼 많은 양의 데이터를 매우 빠르게 처리해야 하는 애플리케이션에 특히 유용하다고 말합니다.
연구팀은 또한 이러한 유형의 자기광학 메모리 칩의 내구성을 입증했습니다. 연구원들은 이 칩에서 20억 번 이상의 쓰기와 지우기를 실행했지만 성능 저하가 전혀 없었다고 밝혔는데, 이는 기존 메모리 기술에 비해 1,000배나 향상된 성능이라고 합니다. 일반적인 플래시 드라이브는 쓰기 및 지우기 횟수가 10,000~100,000회로 제한되어 있다고 영블러드 씨는 말했습니다.
앞으로 영블러드와 그의 동료들은 이런 메모리 셀을 더 많이 컴퓨터에 추가하고 더욱 진보된 계산을 시험해 볼 수 있기를 바라고 있습니다.
그는 이 기술이 인공지능 시스템을 운영하는 데 필요한 전기량을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 말했다.
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