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삼성전자, 'MRAM 기반 인-메모리' 컴퓨팅 세계 최초 구현

홍광표 기자

2022-01-13 목 10:46

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MRAM 기반 데이터 저장과 연산까지 수행하는 인-메모리 컴퓨팅 구현
저전력 인공지능(AI) 및 뉴로모픽 칩 기술 지평 확장

사진 = (왼쪽부터) 삼성전자 정승철 전문연구원, 함돈희 펠로우, 김상준 마스터 / 삼성전자

삼성전자 연구진이 자기저항메모리(MRAM, Magnetoresistive Random Access Memory)을 기반으로 한 인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅을 세계 최초로 구현하고, 연구 결과를 영국 현지시간 12일 세계적인 학술지 '네이처(Nature)'에 게재됐다.

13일 삼성전자에 따르면 연구는 삼성전자 종합기술원 정승철 전문연구원이 제1저자로, 함돈희 종합기술원 펠로우 및 하버드대학교 교수와 김상준 종합기술원 마스터가 공동 교신저자로 참여했다. 삼성전자 종합기술원, 반도체연구소, 파운드리사업부 연구원들도 공동으로 연구에 참여했다.

기존 컴퓨터는 데이터의 저장을 담당하는 메모리 칩과 데이터의 연산을 책임지는 프로세서 칩을 따로 나누어 구성한다. 반면, 인-메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 데이터의 저장 뿐 아니라 데이터의 연산까지 수행하는 최첨단 칩 기술이다. 메모리 내 대량의 정보를 이동 없이 메모리 내에서 병렬 연산하기 때문에 전력 소모가 현저히 낮아, 차세대 저전력 인공지능(AI) 칩을 만드는 유력한 기술로 주목받고 있다.

저항메모리(RRAM, Resistive RAM)과 상변화메모리(PRAM, Phase-change RAM) 등 비휘발성 메모리를 활용한 인-메모리 컴퓨팅의 구현은 지난 수년간 전 세계적으로 관심이 높은 연구 주제였다.

또 다른 비휘발성 메모리인 MRAM은 데이터 안정성이 높고 속도가 빠른 장점에도 불구하고, 낮은 저항값을 갖는 특성으로 인해 인-메모리 컴퓨팅에 적용해도 전력 이점이 크지 않아 인-메모리 컴퓨팅으로 구현되지 못했다.

삼성전자 연구진은 이러한 MRAM의 한계를 기존의 '전류 합산' 방식이 아닌 새로운 개념의 '저항 합산' 방식의 인-메모리 컴퓨팅 구조를 제안함으로써 저전력 설계에 성공했다.

연구진은 MRAM 기반 인-메모리 컴퓨팅 칩의 성능을 인공지능 계산에 응용해 숫자 분류에서는 최대 98%, 얼굴 검출에서는 93%의 정확도로 동작하는 것을 검증했다.

이번 연구는 시스템 반도체 공정과 접목해 대량 생산이 가능한 비휘발성 메모리인 MRAM을 세계 최초로 인-메모리 컴퓨팅으로 구현하고, 차세대 저전력 AI 칩 기술의 지평을 확장했다는데 의미가 있다.

연구진은 새로운 구조의 MRAM 칩을 인-메모리 컴퓨팅으로 활용할 뿐 아니라, 생물학적 신경망을 다운로드하는 뉴로모픽 플랫폼으로의 활용 가능성도 함께 제안했다.

삼성전자 종합기술원 정승철 전문연구원은 "인-메모리 컴퓨팅은 메모리와 연산이 접목된 기술로, 기억과 계산이 혼재되어 있는 사람의 뇌와 유사한 점이 있다"며, "이번 연구가 향후 실제 뇌를 모방하는 뉴로모픽 기술의 연구 및 개발에도 도움이 될 수 있을 것"이라고 말했다.

한편, 삼성전자는 초격차 메모리 기술 역량을 시스템 반도체 기술과 접목하여, 차세대 컴퓨팅 및 인공지능 반도체 분야에서 지속적으로 기술 리더십을 확장해 나갈 계획이다.

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  • boom86
  • 2022.01.20 00:53:23
감사합니다.
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  • 밀득이
  • 2022.01.19 21:54:15
잘 보고가요~~~~
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  • 리본하트
  • 2022.01.18 19:58:42
감사합니다
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  • Chs8713
  • 2022.01.18 08:52:42
감사합니다
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  • Chs8713
  • 2022.01.18 08:52:37
감사합니다
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  • NCWT
  • 2022.01.17 18:22:13
감사합니다
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  • sean2046
  • 2022.01.17 16:18:19
역시 삼성전자 가즈아!
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  • realslowoo
  • 2022.01.16 23:43:51
굿
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  • NCWT
  • 2022.01.16 17:45:36
감사합니다.
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  • NCWT
  • 2022.01.15 20:19:24
감사합니다.
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  • 신찬파파
  • 2022.01.15 12:11:49
유익한 정보 감사합니다
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  • 심오한물
  • 2022.01.15 09:37:03
감사합니다
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  • 이영태
  • 2022.01.15 09:32:02
감사합니다
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  • NCWT
  • 2022.01.14 18:36:18
감사합니다.
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  • aloha
  • 2022.01.13 14:50:05
감사합니다
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