베트남 과학자, 인간 뇌 메커니즘을 시뮬레이션하는 AI 칩 개발

하노이 과학기술대학의 EDABK 연구 그룹은 인간의 뇌가 작동하는 방식에서 영감을 받아 차세대 인공지능(AI) 칩을 연구, 설계, 테스트하는 데 성공했습니다.

이 팀이 개발한 EDABK-Brain 칩은 eFabless가 주관하고 Google이 공동 후원하는 2024년 제3회 실리콘 디자인 챌린지 국제 칩 디자인 대회에서 1등을 차지했습니다.

연구팀 책임자인 응우옌 둑 민(Nguyen Duc Minh) 부교수는 핵심 아이디어는 뇌의 작동 구조를 시뮬레이션하여 차세대 AI 칩을 설계하고 에너지 소비를 최소화하는 것이라고 밝혔습니다. OpenAI의 GPT와 같은 최신 AI 시스템은 학습을 위해 수만 개의 GPU가 필요하며 엄청난 양의 전력을 소모합니다. 그런데 인간의 뇌는 약 20W만 소모하면서도 복잡한 정보를 효과적으로 처리합니다. "우리는 이 메커니즘으로부터 학습하여 AI 칩 성능을 최적화하고 싶습니다."라고 민 부교수가 말했습니다.

기존의 칩 아키텍처는 메모리와 프로세서가 분리된 폰 노이만 모델을 기반으로 합니다. 하지만 폴리테크닉 대학의 연구팀은 컴퓨팅 요소와 메모리를 가깝게 배치하는 데 도움이 되는 '메모리 내 컴퓨팅' 아키텍처를 적용했습니다. 이 아키텍처는 생물학적 신경계의 작동과 유사한 펄스 신경망을 시뮬레이션하여 처리 속도를 높이고 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 됩니다.

팀은 새로운 아키텍처를 적용하는 것 외에도 인공지능을 활용해 칩 설계를 지원했습니다. 연구팀의 일원인 황 푸옹 치 박사는 "팀은 ChatGPT를 포함한 AI 도구를 사용하여 설계 프로세스를 최적화하고, 아이디어에서 완제품까지의 개발 시간을 단 12일로 단축하는 데 도움을 줍니다."라고 말했습니다. 하지만 치 박사는 이러한 결과를 얻기 위해 그룹이 2020년부터 기초 연구에 3년 이상을 투자했고 2021년 유럽 과학 컨퍼런스에서 첫 번째 연구를 발표했습니다.

이 연구팀이 개발한 EDABK-브레인 칩은 IBM이나 인텔에서 출시한 상용 제품보다 크기가 작습니다. 256개의 뉴런과 65,000개의 시냅스를 갖춘 130nm 공정을 기반으로 구축된 반면, 오늘날 가장 진보된 칩은 수백만 개의 뉴런에 도달합니다. 규모는 제한적이지만, 응우옌 둑 민 부교수에 따르면 이는 중요한 첫 단계이며 추가 연구를 위한 기반을 마련하는 것이라고 합니다.

현재 IBM, 인텔 등 대기업도 뇌에서 영감을 받은 AI 칩 개발을 추진하고 있습니다. 그러나 하노이 과학기술대학 팀은 모델 설계, 합성 및 훈련을 위한 도구를 포함하여 완전히 오픈 소스 시스템을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 요소는 이 팀이 국제 칩 디자인 대회에서 상을 수상하는 데 도움이 되었습니다.

응웬 둑 민 부교수는 이 칩이 증강 현실(AR) 안경, 심전도 및 뇌파 모니터와 같은 스마트 웨어러블 기기에 통합되어 생물학적 이상을 조기에 감지할 수 있다고 말했습니다. 이 칩은 전력 소모가 낮아 큰 전원 공급이 필요 없이 장시간 작동할 수 있습니다.

현재 팀은 더욱 진보된 버전의 AI 칩을 연구하고 개발하고 있으며, 복잡한 AI 작업을 엣지에서 처리할 수 있는 에너지 효율적인 컴퓨팅 시스템(엣지 AI)을 구축하는 글로벌 추세에 기여하고 있습니다. 즉, 중앙 서버 없이 장치에서 바로 정보를 처리하여 더 빠르게 대응하면서도 에너지 소모를 줄이는 데 도움이 됩니다.

낫 민