뉴로모픽 칩의 개요
- 인간의 뇌를 모방하여 정보를 연산, 저장하는 비 폰노이만 구조의 저전력, 고성능 칩
- 기존 폰노이만 구조의 프로세서로 연산하기 어려운 인공지능, 시뮬레이션 등 병렬 작업을 처리하기 위해 필요
뉴로모픽 칩의 구성도, 구성요소, NPU와 비교
뉴로모픽 칩의 구성도
뉴로모픽 칩의 구성요소
| 구분 | 내용 | 비고 |
|---|
| 뉴로모픽 칩 | 시냅스와 뉴런으로 구성, 스파이크 자극에 의해 유기적으로 자율 조절 | 인간 뇌와 같이 저전력으로 학습 |
| 스파이킹 신경망, SNN | 생물학적 신경 네트워크 구조를 모방 | 대규모 병렬 연산, 가중치 전달 |
| 뉴로모픽 소자 | 뉴런과 시냅스를 구성하는 핵심 소자로 메모리와 레지스터의 결합 | 멤리스터 |
| PIM | 뉴런을 배열하여 스파이크 입력 변환, 뉴런 배열에서의 스파이크 발화 동작 및 학습, 학습 결과 특성 분류 수행 | SRAM 기반 |
NPU와 뉴로모픽 침의 차이점
| 구분 | NPU | 뉴로모픽 칩 |
|---|
| 구조 | 폰노이만 | 생물의 뉴런 시스템 |
| 목적 | GPU를 CPU로 만들어 연산 활용 | 메모리를 CPU로 만들어 연산 활용 |
| 중점 | 인공신경망 연산의 효율적 수행 | 인공신경망 외 다양한 프로그램 연산 |
| 관련 업체 | 엔비디아 등 | IBM, 인텔 등 |
| 장 점 | LLM 등 인공지능 모델 확산 기여 | 전력, 면적, 성능 등에서 압도적 결과 |
| 단점 | 대규모 데이터센터 공간/전력 소모 | 뉴로모픽 칩 개발의 어려움 |
뉴로모픽 칩 고려사항
- 뉴로모픽 하드웨어를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 및 SW개발, 연구 병행 필요
