AI 진화하는 수요에 부응하는 마이크로일렉트로닉스 발전 전략

AI가 재정의하는 기술 지형, 하드웨어 혁신 필수

인공지능이 전 산업에서 기술을 재정의하며, 전례 없는 성능, 에너지 효율, 초소형 폼팩터를 제공하는 마이크로일렉트로닉스 솔루션을 요구하고 있습니다. 대규모 데이터센터부터 자율주행차, 로봇, 모바일 기기, 웨어러블, 그리고 아직 상상되지 않은 미래 애플리케이션까지, 더 빠르고 스마트하며 친환경적인 하드웨어 수요가 절실합니다.

연구 초점: 센서, 프로세서, 메모리, 인터커넥트, 패키징

하드웨어 영역에서 이 과제는 센서, 프로세서, 메모리, 인터커넥트, 패키징 분야의 혁신적 패러다임을 요구합니다. CEA-레티(Leti) 연구진은 이 최전선에서 에지 AI와 광범위한 산업 트렌드의 교차점에 자리잡고 있습니다. 실제 양산 가능한 솔루션은 양산 전 다학제적 협업을 통해서만 도출될 수 있습니다.

애플리케이션 매핑으로 AI 마켓 전망

컴퓨팅 역량과 전력 소비를 축으로 애플리케이션을 매핑하면 AI 마켓을 조망할 수 있습니다(그림 1 참조). 웨어러블은 저전력·저연산 영역, 데이터센터는 최고 성능·에너지 예산 영역. 스마트 가전, 증강현실, 로보틱스, 자율주행차는 그 사이 스펙트럼에 분포.

에지 AI: 데이터 이동 최소화가 핵심

데이터 분석이 포착 지점에서 이루어지는 에지 AI는 이 스펙트럼의 좌측에서 구현됩니다. 인간 눈과 귀처럼 즉각 적응하는 센서와 프로세서 필요. 동적 범위 등 특성을 로컬 인텔리전스에 맞춰 동적 조정하며, 시계나 웨어러블에 들어갈 폼팩터 내에서 구현돼야 합니다.

반면 대규모 AI 워크로드는 기존 컴퓨팅 아키텍처의 한계, 특히 끊임없는 메모리 읽기/쓰기 사이클이 시간과 에너지를 소모하는 문제를 노출합니다.

스마트 센서와 혁신적 컴퓨팅 접근에 연구 집중

이러한 현실을 고려해 레티는 스마트 센서와 획기적 컴퓨팅 접근법 연구를 최우선시합니다.

현대 컴퓨팅의 핵심 병목: 데이터 이동

메모리와 프로세서 간 데이터 전송이 연산 자체보다 훨씬 많은 시간과 에너지를 소비합니다. 실제로 데이터 전송과 메모리 접근이 시스템 에너지 예산의 최대 90%를 차지할 수 있습니다. 방대한 데이터셋과 단순 연산에 의존하는 AI 워크로드에는 경종을 울리는 수치. 데이터 이동 감소는 필수적입니다.

3D 회로와 인메모리 컴퓨팅(IMC)으로 돌파구 모색

레티의 오랜 3D 회로 연구는 메모리를 프로세서 위에 직접 적층해 물리적 링크 단축과 지연 시간 절감을 목표로 합니다. 또한 SRAM 셀 내에서 덧셈, 뺄셈, 불리언 로직을 직접 수행하는 새로운 메모리 아키텍처를 개척 중. 이 인메모리 컴퓨팅(IMC) 방식은 데이터를 메모리 밖으로 옮길 필요를 없애 공간과 에너지 절약. 초기 프로토타입은 2020년대 예상 주파수와 에너지 범위 내에서 AI 처리량을 100배 향상시킬 잠재력 보여줍니다.