인공지능(AI)은 기술 발전에서 중요한 역할을 하고 있지만, 컴퓨팅 파워에 상당한 수요가 따르고 있습니다. 이 요구는 대량의 전기 소비를 일으키면서 과도한 열을 발생시킵니다. 이러한 도전은 공조된 데이터 센터에서 대응할 수 있겠지만, “전술적 가장자리(tactical edge)”에서는 더욱 복잡해집니다. 이러한 환경은 우크라이나의 진흙, 북극의 눈, 또는 사막의 모래와 같이 힘든 환경에서 존재합니다.
이 문제에 대한 대응으로, 국방부 고등연구계획국(DARPA)는 OPTIMA 프로그램을 시작했습니다. OPTIMA는 “Optimum Processing Technology Inside Memory Arrays”의 약어로, 크기, 무게, 파워, 냉각 제약을 우회하는 소형 AI 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. DARPA는 IBM, Infineon 및 미국 세 대학에 계약을 체결했는데, 이는 4년 반 동안 최대 7800만 달러의 가치를 가질 수 있습니다.
DARPA의 OPTIMA 프로그램 매니저인 제이슨 우는 각 수혜자가 이 도전에 대처하기 위해 고유하고 혁신적인 방법을 갖고 있다고 밝혔습니다. 그러나 수혜자들과의 인터뷰 및 커뮤니케이션을 통해 그들의 전략에서 일부 공통점과 중요한 차이를 발견했습니다.
OPTIMA 프로그램에서 다루는 중심적인 문제는 기존 칩에서 메모리와 프로세서 간 데이터 이동입니다. AI가 방대한 양의 데이터에서 수행하는 복잡한 계산에 의존하기 때문에 이러한 지속적인 전송은 중대한 병목 현상을 유발합니다. 이에 디자이너들은 프로세서를 메모리에 통합하여 빈번한 데이터 전송을 제거하는 In-Memory Computing (IMC)을 탐구해왔습니다.
OPTIMA 프로그램에서는 IMC 기술에서 크게 발전이 있었습니다. 프린스턴 대학교의 네임 바르마 교수팀은 콘덴서 대신 반도체를 사용하여 아날로그 신호를 전송하는 독특한 해결책을 개발했습니다. 이러한 금속 전선 간의 거리가 전기 충전을 결정하며, 이는 더 큰 에너지 효율성을 제공합니다. 중요한 것은 바르마의 방법은 외래 장비가 필요하지 않아 칩 제조업체가 이미 대규모로 비슷한 기술을 사용하고 있어 매우 접근성이 높습니다.
UCLA와 조지아 공대 등 다른 OPTIMA 수혜자들도 AI 칩 미니어처화를 위해 아날로그 기술을 채용하고 있습니다. UCLA는 22FDX라는 널리 사용되는 트랜지스터를 사용합니다. 이들의 쓰레시홀드 전압 내의 변화를 주의 깊게 제어함으로써 팀은 대안적 접근 방식보다 데이터를 더 멋지게 인코딩할 수 있습니다. 이들은 “쓰기-검증-쓰기”라는 캘리브레이션 기술을 사용하여 전압 글리치의 위험을 완화하고 데이터 믿음성을 보장합니다. 비슷하게, 조지아 공대는 트랜지스터를 활용하여 미니어처된 AI 칩에 중요한 계산을 통합합니다.
이러한 기술적인 진전들은 AI 칩의 미니어처화에 대한 미래를 예언하고 있습니다. 소형에서 처리 파워를 최적화함으로써, 이러한 혁신들은 AI 능력을 전술적 가장자리로 확장시키고 군사 작전, 의료, 자율 주행 차량 등 여러 산업을 혁신시킬 것입니다.
### 자주 묻는 질문(FAQ)
#### OPTIMA 프로그램이란 무엇인가요?
OPTIMA 프로그램은 DARPA가 시작한 것으로, 프로세서를 메모리에 통합하여 빈번한 데이터 전송의 필요성을 없애 소형 AI 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다.
#### 인메모리 컴퓨팅(IMC)이란 무엇인가요?
인메모리 컴퓨팅(IMC)은 프로세서를 메모리에 넣어 데이터가 “작업 지점으로 걷도록”하여 지속적인 데이터 전송으로 야기되는 병목 현상을 피하는 것을 말합니다.
#### AI 칩 미니어처화의 도전과제는 무엇인가요?
AI 칩의 미니어처화 주요 도전과제로는 크기, 무게, 파워, 냉각 제한이 있습니다. 또한 데이터 믿음성을 보장하고 에너지 소비를 줄이는 것이 중요한 측면입니다.
#### AI 칩을 미니어처화하기 위한 혁신적인 솔루션은 어떤 게 있나요?
연구원들 및 엔지니어들은 신호를 더 효율적이고 간결하게 전송하기 위해 콘덴서 또는 트랜지스터와 같은 다양한 아날로그 기술을 탐색하고 있습니다. 이러한 솔루션은 더 큰 에너지 효율성과 개선된 데이터 믿음성을 제공합니다.
#### 미니어처화된 AI 칩이 산업을 어떻게 혁신시킬 것인가요?
소형에서 처리 파워를 최적화함으로써, 미니어처화된 AI 칩은 어려운 환경에서 AI 능력을 확장시키고 군사 작전, 의료, 자율 주행 차량 등 다양한 산업을 혁신시킬 것입니다.
자세한 정보는 Advanced Computing Systems Association(ACM) 웹사이트인 www.acm.org에서 확인하실 수 있습니다.
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