연구원들은 '컴퓨팅에 혁명을 일으킬' 수 있는 빌딩 블록을 발견했습니다.

리머릭 대학의 한 연구팀은 컴퓨팅에 혁명을 일으킬 수 있는 분자를 설계하여 중요한 발견을 이루었습니다.

UL의 베르날 연구소 연구원들은 가장 기본적인 분자 규모에서 재료를 조사, 제어 및 조정하는 새로운 방법을 발견했습니다.

이러한 연구 결과는 전 세계 전문가가 참여하는 국제 프로젝트에 사용되어 인공지능을 위한 완전히 새로운 유형의 하드웨어 플랫폼을 만드는 데 도움이 되었으며, 이를 통해 계산 속도와 에너지 효율성 면에서 전례 없는 개선이 이루어졌습니다.

해당 연구는 과학 저널 '네이처' 에 게재됐습니다 .

UL의 분자 모델링 교수이자 아일랜드 제약 연구 센터 SSPC 소장인 데미안 톰슨이 이끄는 UL 팀은 인도 과학 연구소(IISc)와 텍사스 A&M 대학의 과학자들과의 국제 협력을 통해 이 새로운 발견이 건강, 에너지, 환경 분야의 사회적 엄청난 과제에 대한 혁신적인 솔루션으로 이어질 것이라고 믿습니다.

톰슨 교수는 이렇게 설명했습니다. "이 디자인은 인간의 뇌에서 영감을 얻었으며, 원자의 자연스러운 흔들림과 요동을 이용하여 정보를 처리하고 저장합니다. 분자가 회전하고 결정 격자 주위를 튀기면서 수많은 개별 메모리 상태를 생성합니다.

"우리는 장치 내부의 분자 경로를 추적하고 각 스냅샷을 고유한 전기적 상태에 매핑할 수 있습니다. 그러면 분자의 일종의 투어 일지가 생성되어 기존의 실리콘 기반 컴퓨터에서와 마찬가지로 쓰고 읽을 수 있지만, 여기서는 각 항목이 원자보다 작기 때문에 에너지와 공간 경제성이 대폭 향상되었습니다.

"이러한 틀 밖의 솔루션은 에너지를 많이 소모하는 데이터 센터부터 메모리를 많이 사용하는 디지털 맵과 온라인 게임에 이르기까지 모든 컴퓨팅 애플리케이션에 큰 이점을 제공할 수 있습니다."

지금까지, 인간의 뇌에서 영감을 받은 컴퓨팅 방식인 신경형 플랫폼은 인공 신경망의 추론과 같은 정확도가 낮은 작업에만 작동했습니다. 이는 신호 처리, 신경망 훈련, 자연어 처리를 포함한 핵심 컴퓨팅 작업에 기존 신경형 회로가 제공할 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 컴퓨팅 해상도가 필요하기 때문입니다.

이러한 이유로, 신경형 컴퓨팅에서 높은 해상도를 달성하는 것이 가장 어려운 과제가 되었습니다.

이 팀은 기본 컴퓨팅 아키텍처를 재구성하여 필요한 고해상도를 달성하고, 와트당 초당 4.1테라 연산(TOPS/W)이라는 전례 없는 에너지 효율성으로 리소스 집약적 워크로드를 수행합니다.

이 팀의 획기적인 성과는 신경형 컴퓨팅을 틈새 시장을 넘어 확장하여 인공 지능의 오랫동안 예고되었던 혁신적 이점을 실현하고 클라우드에서 엣지까지 디지털 전자 장치의 핵심을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

IISc의 프로젝트 책임자인 스리토시 고스와미 교수는 "광범위한 분자 운동 상태를 정밀하게 제어함으로써 회로 기판에 통합된 가장 정확하고 완벽한 기능을 갖춘 14비트 신경형 가속기를 만들어냈습니다. 이는 신호 처리, 인공 신경망, 자동 인코더, 생성적 적대 네트워크와 같은 머신 러닝 워크로드를 처리할 수 있습니다.

"가장 중요한 점은 가속기의 높은 정밀도를 활용하여 엣지에서 신경망을 훈련할 수 있다는 것입니다. 이는 AI 하드웨어에서 가장 시급한 과제 중 하나를 해결하는 것입니다."

연구팀은 플랫폼을 만드는 데 사용되는 재료와 공정의 범위를 확장하고 처리 능력을 더욱 높이기 위해 노력하면서 추가적인 개선이 이루어질 예정입니다.

톰슨 교수는 "궁극적인 목표는 우리가 지금 생각하는 컴퓨터를 에너지 효율적이고 친환경적인 소재를 기반으로 하는 고성능 '모든 기기'로 대체하여 의류부터 식품 포장재, 건축 자재에 이르기까지 일상용품에 통합된 환경 전반에 분산된 유비쿼터스 정보 처리를 제공하는 것입니다."라고 설명했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/09/240912135644.htm