사진설명. 전자전기공학부 한동현 교수

우리 대학 전자전기공학부 한동현 교수가 지난 2월 17일부터 19일까지 3일동안 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)에서 연구성과를 발표했다.

'반도체 설계 올림픽'으로 불리는 ISSCC는 반도체 설계 분야에서 가장 권위 있는 학회로, 매년 3천여명의 세계 유수의 기업과 석학들이 참석하여, 최첨단 반도체 기술을 공개한다.

한동현 교수가 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 Massachusetts Institute of Technology (MIT)와의 공동연구 결과물로, 최근 각광받고 있는 생성형 인공지능을 정확도 손실 없이도 높은 에너지 효율로 인공지능 연산을 가속할 수 있는 반도체를 개발하는데 성공하였다. (논문명: MEGA.mini: A Universal Generative AI Processor with a New. Big/Little Core Architecture for NPU)

그림설명. 고정소수점-부동소수점 하이브리드 입력 표현 기반 인공지능 연상 방식 이미지 

ChatGPT 등 생성형 인공지능의 중요성이 대두되고 있지만, 현재까지 개발된 인공지능 반도체는 고에너지 효율을 달성하기 위해, 인공지능의 정확도 손실을 어느정도 감수하고 있었다. 하지만 한동현 교수가 이번에 발표한 MEGA.mini 인공지능 가속기는 고정소수점을 활용해 고에너지 효율을 달성하면서도, 정확도에 큰 영향을 미치는 연산에 대해서는 부동소수점 연산을 함께 사용함으로써, 기존 인공지능 가속기의 한계를 극복하였다.

뿐만 아니라, 최근 ARM사에서 많이 차용하고 있는 CPU의 빅/리틀 코어 구조를 인공지능 가속 전용으로 새롭게 설계해, 부동소수점 지원 오버헤드는 최소화하고, 연산 효율을 극대화하는데 성공하였고, 기존 최첨단 인공지능 반도체 대비 2.1배 높은 추론 속도와 3.4배 높은 에너지 효율을 달성하였다.

그림설명. MEGA.mini 인공지능 반도체 칩

연구팀이 개발한 고정확, 고효율 인공지능 가속 반도체는 단순 추론 뿐만 아니라, 복잡한 애플리케이션인 생성형 인공지능 역시 효율적으로 가속함으로써, 서버의 에너지 수급 문제, 온디바이스 AI 애플리케이션 대중화에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

한동현 교수는 “이번 연구는 인공지능의 고효율 가속을 위해 정확도 손실은 필수불가결하다는 고정관념을 깨뜨렸다는 점과, 개발한 인공지능 가속기가 모바일 기기부터, 서버까지 확장 가능한 IP로 개발되었다는 점에서 의미가 크며, 인공지능 반도체의 활용 영역을 빠르게 대중화, 보급화 하는데 일조할 것” 이라고 연구의 의의를 설명했으며, “해당 인공지능 가속 IP의 애플리케이션 확장과 성능 개선을 꾸준히 진행하고, 특허 등을 통해 지식재산권을 확보함으로써 글로벌 시장에서 한국 인공지능 반도체가 가장 앞설 수 있도록 노력하겠다.”고 밝혔다.

사진설명. 국제고체회로학회(ISSCC) 2025 학회 발표 현장