KAIST, 메모리 셀 내부 AI 연산 수행하는 PIM반도체 기술 개발

[이코노미21 김창섭] 우리나라 연구팀이 기존 인공지능 반도체가 가지고 있던 메모리 병목현상을 해소할 뿐만 아니라 높은 처리량과 가변성을 갖는 고메모리 용량의 DRAM-PIM을 개발했다. 상용화에 성공할 경우 최근 더욱 거대해지고 다양해지는 인공지능 모델에서도 높은 성능을 보일 수 있을 것으로 기대된다.

과학기술정보통신부는 14일 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 국내 최초로 DRAM 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적해 인공지능 연산을 수행하는 PIM 반도체인 다이나플라지아(DynaPlasia)를 개발했다고 밝혔다.

다이나플라지아는 Dyna(동적으로)와 Plasia(목적에 맞춰 구조를 형성)의 합성어로 DRAM 기반으로 필요에 맞춰 하드웨어 구조를 형성해 다양한 인공지능 모델을 처리 가능하다는 의미다.

PIM(Processing-In-Memory)이란 하나의 칩 내부에 메모리와 프로세서 연산기를 집적한 차세대 반도체다. 메모리와 프로세서가 분리돼 있는 기존 컴퓨팅 구조에서 발생하는 데이터 병목현상 및 과다한 전력 소모 문제를 해결할 수 있다.

기존에도 PIM 반도체가 개발되기는 했지만 대부분 셀 하나에 8개 이상의 트랜지스터가 필요한 SRAM-PIM 방식이거나 기존 PIM과 같이 DRAM 기반 PIM으로 구현됐더라도 연산기를 메모리 셀 어레이의 내부가 아닌 외부에 근접하게 배치하는 디지털 PIM(Near Memory PIM) 방식이었다. 이런 방식은 메모리와 연산기 사이의 거리를 줄이고 대역폭을 넓혀 데이터 병목현상은 감소했지만 메모리 셀 내부에 직접 연산기를 집적해 연산성능을 올리지는 못했다.

이번에 연구팀이 발표한 다이나플라지아(DynaPlasia)는 아날로그형 DRAM-PIM 기반 AI 반도체로 3개의 트랜지스터만으로 셀을 구성했다. 또 메모리 셀 내부에 연산기를 집적하고 높은 병렬성과 에너지 효율의 아날로그 연산 방식을 이용해 집적도와 연산기능을 획기적으로 향상시켰다.

뿐만 아니라 누설전류 내성 컴퓨팅을 통해 모든 메모리 셀들이 병렬로 동작할 수 있도록 해 기존 디지털 DRAM-PIM 방식대비 약 300배 높은 병렬성으로 15배 높은 데이터 처리량을 보인다. 

또한 기존 아날로그형 PIM 반도체에서는 메모리와 연산기, 아날로그-디지털 데이터 변환기를 별도로 구현해 고정된 하드웨어 구조를 사용했는데 이번 연구에서는 세계 최초로 하나의 셀이 메모리, 연산기, 데이터 변환기의 기능을 동시에 지원할 수 있는 ‘트리플-모드 셀’을 개발했다.

이에 따라 다이나플라지아는 ‘트리플-모드 셀’을 이용, 실제 인공지능 연산에 맞춰 하드웨어 구조를 형성하는 동적 코어 형성 아키텍처로 기존 아날로그형 PIM 반도체보다 2.5배 가량 높은 효율성을 얻는다. [이코노미21]