빛을 이용해 100배 높은 AI 구동 효율을 보여주는 광자 칩

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

플로리다 대학교의 연구진은 전기 대신 빛을 이용해 인공지능 작업을 수행하는 광자 컴퓨터 칩을 개발했으며, 이는 기존 전자 프로세서보다 최대 100배 더 높은 에너지 효율을 달성했습니다. 이 획기적인 발전은 머신 러닝 모델이 점점 더 많은 전력을 소모하면서 전 세계 전력망에 부담을 주고 있는 AI 컴퓨팅의 에너지 위기를 해결하는 데에 기여합니다.

이 칩은 AI 시스템이 이미지, 동영상, 텍스트에서 패턴을 인식할 수 있게 하는 기본 계산인 합성곱 연산을, 실리콘 위에 직접 각인된 레이저 빛과 미세 렌즈를 활용해 수행합니다. 테스트에서 프로토타입은 손으로 쓴 숫자를 98% 정확도로 분류하는 데 성공했으며, 기존 전자 칩과 성능이 동일한 수준임에도 불구하고 에너지 소비는 현저히 감소했습니다.

혁신적인 광학 구조

“거의 제로 에너지로 핵심 머신러닝 연산을 수행한다는 것은 미래 AI 시스템을 위한 혁신적인 도약입니다.”라고 플로리다대학교 반도체 광전자공학 Rhines 기금 교수이자 수석 연구원인 Volker J. Sorger가 말했습니다. “이것은 앞으로 AI의 역량을 지속적으로 확대해 나가기 위해 매우 중요합니다.”

이 칩은 표준 반도체 공정을 통해 제조된 두 세트의 소형 프레넬 렌즈를 통합하고 있습니다. 이 렌즈는 등대에 사용되는 것과 동일한 유형이지만 인간 머리카락보다 더 얇게 축소되었습니다. 머신러닝 데이터는 칩 위에서 레이저 빛으로 변환되어 이러한 렌즈를 통해 수학적 변환을 거친 뒤, 다시 디지털 신호로 변환됩니다.

“이러한 형태의 광학 계산을 칩에 적용하고 AI 신경망에 활용한 것은 이번이 최초입니다.”라고 Sorger 교수 연구실의 연구 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 Hangbo Yang은 밝혔습니다. 해당 논문은 9월 8일 Advanced Photonics에 발표되었습니다.

파장 다중화의 장점

광자 방식은 파장 다중화(wavelength multiplexing)를 통해 추가적인 이점을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 색상의 레이저를 사용하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있습니다. 양(Yang)은 “우리는 동시에 여러 파장, 즉 색상의 빛이 렌즈를 통과하게 할 수 있습니다.”라고 설명했습니다. “이것이 바로 광자 기술의 주요 이점입니다.”

이러한 역량은 훈련 시 소규모 도시 수준의 전기를 소비하는 현대 AI 시스템의 막대한 계산 요구를 해결합니다. 데이터 센터는 이미 상당한 글로벌 에너지 소비를 차지하며, 이 중 상당 부분은 전자 서버를 냉각하는 데만 사용되고 있습니다.

산업 통합 경로

상업적 도입에 적합한 시점으로 보입니다. 주요 반도체 제조업체인 엔비디아를 포함해 이미 AI 시스템에 광학 요소를 도입하고 있습니다. 엔비디아는 2025년 3월, 차세대 네트워킹 스위치에 실리콘 포토닉스 및 코-패키지드 옵틱스를 사용할 예정이며, 2026년 배포를 계획하고 있다고 발표했습니다.

플로리다 대학교의 연구는 플로리다 반도체 연구소, UCLA, 조지 워싱턴 대학교와 협력하여 해군 연구실의 지원을 받았습니다. 소르거는 "가까운 미래에 칩 기반 광학이 우리가 일상적으로 사용하는 모든 AI 칩의 핵심 요소가 될 것입니다"라고 예측했습니다. "그리고 광학 기반 AI 컴퓨팅이 그 다음입니다."