전기전자/정보통신

전자정보통신학회지_2024.4 소특집 (p288)

AI 칩을 위한 비휘발성 메모리 기술과 그 전망
소특집을 편집하며
편집팀 리더 히라키 타쓰로(開 達郎) 씨

AI 기술의 눈부신 진보에 따라 우리의 일상생활 속에서도 AI를 이용할 기회가 늘고 있다. 최근에는 유저가 원하는 문장, 이미지, 회화 등의 컨텐츠를 만들어 낼 수 있는 생성형 AI가 보급되었고, 2030년에는 국내외 생성형 AI 시장은 현재의 10~20배로 성장할 것이라는 예측도 보고되고 있다.

이러한 배경에서 AI 기술의 가일층의 진전이 요구되지만, 고성능 AI를 현재의 하드웨어로 실현하려면 방대한 전력을 소비하는 것이 과제가 된다. 이 과제에 대해 전력 공급없이 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리가 중요한 역할을 할 것으로 생각되면서, AI 하드웨어에 대한 적용이 활발하게 논의되기 시작했다.

그래서 본 소특집에서는 AI에 대한 응용이 기대되는 최신의 비휘발성 메모리 기술에 주목한다. 각 장에서는 심층학습에서의 비휘발성 메모리의 역할이나 각종 비휘발성 메모리 디바이스 기술의 최신 동향, 또한 그것들을 AI 기술에 응용한 실례 등에 대해서 각 분야의 연구자들이 해설한다.

제1장에서는, AI 하드웨어 기술에서의 비휘발성 메모리의 역할이나 과제에 대해 해설하고, 비휘발성 메모리를 응용한 연산 방법으로서 시간 영역 아날로그 연산 방식을 소개한다.

제2장에서는, 비휘발성 메모리로서 현재 널리 보급되고 있는 플래시 메모리의 대용량화 기술을 해설하는 것과 동시에, 3차원 플래시 메모리 셀 기술의 뉴럴 네트워크 응용에 대해 소개한다.

제3장에서는 Memristive한 특성을 나타내는 금속 산화물계 메모리 디바이스를 이용해 시냅스를 모방하는 기술에 대해 해설하고, 본 기술을 뉴럴 네트워크 회로에 응용한 결과를 소개한다.

제4장에서는 생체 시냅스의 다양한 기능 구현에 적합한 4단자 멤리스터(Memristor) 기술을 해설하고, 단일 4단자 멤리스터 소자에 구현된 고도의 헤테로 시냅스 기능 등의 실증 결과를 소개한다.

제5장에서는 강유전체 재료를 이용한 메모리 디바이스의 원리나 최신 동향을 해설하고, 그 기술들을 AI칩 전용의 2입력 1출력 적화 연산 회로에 응용한 결과를 소개한다.

제6장에서는 스핀트로닉스 기술을 이용한 비휘발성 메모리의 최신 동향에 대해 해설하고, 이것들을 이용한 비휘발성 논리 연산 소자, In-memory computing에 대해 소개한다.

제7장에서는 상전이 재료를 이용한 비휘발성 메모리 기술의 특징과 최신 동향에 대해 해설하고, AI 기술에 전개하기 위한 인공 시냅스 응용에 대해 소개한다.

제8장에서는 점균(Slime Molds)의 정보처리 프로세스를 모방해 조합하여 최적화 계산을 하는 '전자 아메바'의 원리나 특징을 해설하고, 비휘발성 메모리가 초래하는 성능 향상의 가능성에 대해 논의한다.

마지막으로 바쁘신 가운데 집필에 협력해 주신 저자 여러분께 깊이 감사드린다. 또한 본 소특집의 기획, 제안에 협력해 주신 실리콘재료/디바이스(SDM) 연구전문 위원회의 여러분, 그리고 편집에 협력해 주신 본 회지 워킹그룹C의 여러분께는 이 자리를 빌려 감사의 말씀을 드린다.

 -- 끝 --