기술 세계가 Nvidia GPU로 구동되는 최신 대형 언어 모델(LLM)로 주목받는 가운데, AI 하드웨어에서는 조용한 혁명이 일어나고 있습니다. 기존 딥러닝 아키텍처의 한계와 에너지 요구가 점점 더 분명해지면서, 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 혁신적인 접근법이 부상하고 있습니다. 이 패러다임은 AI의 계산 및 전력 요구를 획기적으로 줄여줄 것으로 기대됩니다.
자연의 걸작을 모방하다: 뉴로모픽 컴퓨팅 이해하기
뉴로모픽 시스템의 정의는 무엇일까요? 이를 탐구하기 위해, 뉴로모픽 칩 분야의 선두주자인 Innatera의 CEO이자 창립자인 Sumeet Kumar와 이야기를 나눴습니다.
“뉴로모픽 프로세서는 생물학적 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다,”라고 Kumar는 설명했습니다. “이 칩은 저장된 데이터에서 순차적으로 작업을 수행하는 대신, 실제 신경세포 행동을 닮은 스파이크를 통해 소통하는 인공 신경의 네트워크를 활용합니다.”
이러한 뇌 영감을 받은 설계는 소비자 기기 및 산업 IoT 애플리케이션의 엣지 컴퓨팅에 특히 유리한 이점을 제공합니다. Kumar는 항상 켜져 있는 오디오 처리, 로봇의 실시간 센서 융합, 초저전력 컴퓨터 비전 등 여러 매력적인 사용 사례를 소개했습니다.
“키 포인트는 뉴로모픽 프로세서가 전통적인 솔루션의 에너지 소비의 일부로 복잡한 AI 작업을 수행한다는 것입니다,”라고 Kumar는 언급했습니다. “이는 배터리로 작동되는 장치에서 지속적인 환경 인식을 가능하게 하며, 이는 과거에는 불가능했습니다.”
현실 세계에서의 뉴로모픽 칩의 적용
Innatera의 주요 제품인 Spiking Neural Processor T1은 2024년 1월에 첫선을 보였으며, 이러한 혁신을 선보였습니다. T1은 이벤트 기반 컴퓨팅 엔진과 기존의 CNN 가속기, RISC-V CPU를 통합하여 배터리 구동 장치에서 초저전력 AI를 위한 강력한 플랫폼을 형성합니다.
“우리의 뉴로모픽 솔루션은 기존 방법에 비해 500배 더 적은 에너지로 계산을 수행합니다,”라고 Kumar는 밝혔습니다. “또한 우리는 경쟁사보다 약 100배 빠른 패턴 인식 속도를 달성합니다.”
특히, 일본 센서 공급업체 Socionext와 협력하여 고급 인간 존재 감지 기술을 개발하고 있습니다. 1월 CES에서 시연된 이 솔루션은 레이더 센서와 Innatera의 뉴로모픽 칩을 결합해 에너지 효율적이며 개인 정보를 보호하는 장치를 완성했습니다.
“예를 들어 비디오 초인종을 생각해보세요,"라고 Kumar는 설명했습니다. “전통적인 모델은 자주 충전해야 하는 전력 소모가 큰 이미지 센서에 의존합니다. 우리의 접근법은 훨씬 더 효율적으로 작동하는 레이더 센서를 활용합니다.” 이 기술은 움직임과 관계없이 심박수를 인식해 인간의 존재를 감지하며 필요할 때까지 개인 정보를 유지합니다.
이 기술은 초인종을 넘어 스마트 홈 자동화, 건물 보안 및 차량 내 점유 감지까지 확장됩니다. “이것은 뉴로모픽 컴퓨팅이 일상 기기를 어떻게 혁신할 수 있는지를 보여줍니다,”라고 Kumar는 강조했습니다. “우리는 AI 기능을 엣지로 제공하면서 전력 소비를 크게 줄이고 개인 정보를 강화하고 있습니다.”
AI 연산의 효율성 극대화
인상적인 에너지 효율성과 속도 향상은 업계의 큰 관심을 불러일으켰습니다. Kumar는 다수의 고객과의 협력이 이루어지고 있으며, 뉴로모픽 기술에 대한 흥미가 꾸준히 증가하고 있다고 밝혔습니다. 회사는 2030년까지 센서 엣지 애플리케이션 시장을 목표로 10억 개의 장치에 지능을 내장하는 것을 목표로 하고 있습니다.
수요 증가에 대응하기 위해 Innatera는 생산 노력을 강화하고 있습니다. Spiking Neural Processor는 2024년 후반에 생산을 시작할 예정이며, 2025년 2분기에는 대량 공급이 예상됩니다. 2018년 델프트 공과대학교에서 설립된 Innatera는 최근 Apple의 전 부사장인 Duco Pasmooij를 자문위원으로 추가하며 약 75명의 직원으로 성장했습니다.
회사는 총 2,100만 달러의 과도한 투자금을 확보했으며, Innavest, InvestNL, EIC Fund, MIG Capital과 같은 주요 투자자들이 포함되었습니다. 이러한 강력한 지원은 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 흥분을 반영합니다.
Kumar는 뉴로모픽 칩이 엣지에서 AI 작업을 관리하고, 더 큰 기반 모델은 클라우드에서 유지되는 미래를 구상하고 있습니다. “자연스러운 시너지가 있습니다,”라고 그는 설명했습니다. “뉴로모픽은 실제 센서 데이터 처리에 뛰어난 반면, 대형 언어 모델은 복잡한 추론 및 지식 집약적 작업에 더 적합합니다.”
“단순한 계산 성능 이상의 의미가 있습니다,"라고 Kumar는 반성했습니다. “인간의 뇌는 현재 AI 시스템의 에너지 소모의 일부분으로도 놀라운 지능적 성과를 이룰 수 있습니다. 이것이 뉴로모픽 컴퓨팅의 약속입니다—더 능력 있지만, 훨씬 더 효율적인 AI입니다.”
개발자 도구와의 원활한 통합
Kumar는 뉴로모픽 기술 채택을 촉진하는 데 있어 사용자 친화적인 개발자 도구가 중요하다고 강조했습니다. “우리는 애플리케이션 개발자가 저희 실리콘을 쉽게 타겟할 수 있도록 전문 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 개발했습니다,”라고 Kumar는 밝혔습니다.
Innatera의 SDK는 인기 있는 머신러닝 프레임워크인 PyTorch를 활용합니다. “개발자는 표준 PyTorch 환경에서 전체 신경망을 구축할 수 있습니다,”라고 Kumar는 설명했습니다. “만약 PyTorch에 익숙하다면, 저희 칩 에서 SDK를 손쉽게 사용할 수 있습니다.”
이러한 간소화된 접근법은 개발자들이 기존 기술을 활용하면서 뉴로모픽 컴퓨팅의 힘을 활용할 수 있도록 하여 장벽을 낮춥니다. “저희 칩에 대한 애플리케이션을 구축하고 배포하는 간단하고 효율적인 방법입니다,”라고 Kumar는 덧붙이며 다양한 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 신속한 통합 경로를 제시했습니다.
실리콘 밸리의 조용한 변화
대형 언어 모델이 헤드라인을 장악하는 동안, 업계 리더들은 혁신적인 칩 아키텍처의 필요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 특히, AI 기술 발전의 지지자인 OpenAI CEO Sam Altman은 또 다른 뉴로모픽 스타트업 Rain에 투자하며 더 고급 AI를 실현하려면 계산 설계의 근본적인 변화가 필요할 수 있음을 인식하고 있습니다.
우리 일상에서 AI에 대한 의존도가 높아짐에 따라 효율적인 하드웨어 솔루션에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 현재 뉴로모픽 컴퓨팅은 칩 설계의 최전선에 서 있으며, 강력하면서 지속 가능한 차세대 지능형 장치를 선보일 것으로 기대됩니다.
대형 언어 모델이 주목을 받고 있는 반면, AI의 미래는 우리의 뇌 기능을 모방하는 칩에 있을 수 있습니다. Kumar가 간결하게 언급했듯이, “우리는 뉴로모픽 시스템으로 가능한 것의 표면을 간신히 긁어내고 있습니다. 다가오는 몇 년은 엄청나게 흥미로울 것입니다.”
이러한 뇌에서 영감을 받은 칩들이 소비자 기기 및 산업 시스템에 침투하기 시작하면서, 우리는 더 빠르고 효율적이며 생물학적 뇌의 뛰어난 기능과 더욱 일치하는 인공지능의 새로운 시대를 맞이할 준비를 하고 있습니다.
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