ICT/융합

세계 최초의 다중 배열 멤리스터 스토리지 및 컴퓨팅 통합 시스템 개발

발행일 : 2020 / 02 / 28

칭화대학교 마이크로전자연구소, 미래칩기술 고정밀첨단혁신센터 쳰허(钱鹤), 우화챵(吴华强) 연구팀은 공동으로 복수의 멤리스터 어레이 기반 스토리지 및 컴퓨팅 통합 시스템을 개발하여 합성곱 신경망을 처리할 경우의 에너지효율을 그래픽 프로세서 칩보다 2 자릿수 높임으로써 컴퓨팅 설비의 컴퓨팅 성능을 크게 향상시키고 전력소모를 기존 칩보다 100배 줄였다. 해당 성과는 “Nature”에 게재되었다.

무어의 법칙이 한계에 다다름에 따라 집적 회로 축소 기법을 통한 컴퓨팅 성능 업그레이드가 점점 어려워지고 있다. 컴퓨팅과 스토리지는 서로 다른 회로에서 완성되는데 이 과정에서 대량 데이터 전송을 위한 전력 소모와 추가 지연이 초래된다. 컴퓨팅 및 스토리지 통합을 통한 AI 컴퓨팅 성능의 향상은 관련 분야 연구의 핫이슈이다.

연구팀은 재료와 소자 구조를 최적화하여 성공적으로 고성능 멤리스터 어레이를 개발했다. 소자의 비이상적 특성으로 인한 시스템 식별 정확도 감소 문제를 해결하기 위해 연구팀은 새로운 하이브리드 훈련 알고리즘을 제안하였다. 해당 알고리즘은 소량의 이미지 샘플만으로 신경망을 훈련시킴과 아울러 마지막 층 네트워크의 일부 가중치를 미조정함으로써 MNIST 데이터베이스에서의 스토리지 및 컴퓨팅 통합 구조의 식별 정확도를 96.19%에 달하게 하였다. 이는 소프트웨어의 식별 정확도와 맞먹는다.

연구팀은 공간 병렬 메커니즘을 제안하여 동일한 합성곱 커널을 복수의 멤리스터 배열에 프로그래밍하였으며 각 멤리스터 배열이 서로 다른 합성곱 입력 모듈을 병렬 처리할 수 있도록 함으로써 병렬 수행도를 향상시켜 합성곱 컴퓨팅을 가속화시켰다. 이를 기반으로 풀 하드웨어 구성의 완전한 스토리지 및 컴퓨팅 통합 시스템을 구축하였다. 시스템에 복수의 멤리스터 어레이를 집적하고 해당 시스템에서 합성곱 신경망 알고리즘을 효율적으로 운영하여 이미지 식별 기능을 성공적으로 검증하고 스토리지 및 컴퓨팅 통합 아키텍처의 풀 하드웨어 구현 가능성을 입증했다.

멤리스터 기반 신형 메모리 및 컴퓨팅 통합 아키텍처는 컴퓨팅 성능의 병목 현상을 극복하고 인공 지능과 같은 복잡한 작업을 위한 컴퓨팅 하드웨어의 고성능 수요를 충족시킬 수 있다.

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