AI 전력소비 줄일 차세대 반도체… 제주대서 '멤리스터' 기술 주목

미국 USC 조슈아 양 석좌교수 강연
메모리 안에서 연산… 전력 손실 줄여
IEA, 데이터센터 전력수요 2030년 2배 전망
뇌 신경망 모방한 반도체 기술 소개

【파이낸셜뉴스 제주=정용복 기자】 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력 수요가 급증하는 가운데 전력 소모를 줄일 차세대 반도체 기술이 제주대학교에서 소개됐다. 데이터를 저장하는 메모리에서 연산까지 수행하는 '멤리스터' 기술로, AI 반도체의 에너지 효율을 높일 대안으로 주목받고 있다.

12일 제주대학교에 따르면 지난 10일 공과대학 1호관 강당에서 열린 제35회 국내외 저명연구자 초청강연에서 미국 서던캘리포니아대학교(USC) 전기·컴퓨터공학과 조슈아 양(J. Joshua Yang) 석좌교수가 '효율적이고 견고한 인공지능을 위한 멤리스터 설계'를 주제로 강연했다.

양 교수는 멤리스터와 뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 연구자로, USC에서 미국 공군의 지원을 받는 뉴로모픽 컴퓨팅 연구센터를 이끌고 있다. 메모리 소자와 AI 연산 하드웨어 분야에서 연구와 기술개발을 수행해 왔다.

멤리스터는 전기적 자극에 따라 저항값이 변하고 그 상태를 기억하는 반도체 소자다. 기존 컴퓨터가 메모리와 연산장치 사이에서 데이터를 반복적으로 주고받는 것과 달리, 데이터를 저장하는 공간에서 연산까지 수행할 수 있다.

AI는 방대한 데이터를 반복적으로 계산해야 한다. 기존 반도체 구조에서는 데이터를 이동시키는 과정에서도 상당한 전력과 시간이 소모된다. 멤리스터 기반 인메모리 컴퓨팅은 데이터 이동을 줄여 연산 효율을 높이는 기술이다.

AI 전력 효율 개선의 중요성도 커지고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 올해 4월 발표한 보고서에서 세계 데이터센터의 연간 전력 소비량이 2025년 485테라와트시(TWh)에서 2030년 약 950TWh로 늘어날 것으로 전망했다. AI 확산이 주요 증가 요인이다.

양 교수는 강연에서 멤리스터를 활용한 메모리 내 연산과 병렬·아날로그 연산기술을 설명했다. 여러 데이터를 동시에 처리하면서 데이터 이동에 따른 에너지 소모를 줄이는 방식이다.

뉴로모픽 컴퓨팅도 주요 연구 분야로 소개했다. 뉴로모픽은 인간 뇌의 신경세포와 신경세포 사이 연결부인 시냅스의 작동 원리를 반도체에 구현하는 기술이다.

양 교수는 멤리스터 내부의 이온 이동을 제어해 뇌 신경계의 정보처리 방식을 구현하고, 감지와 연산을 결합하는 지능형 시스템의 발전 방향을 제시했다.

이 기술은 AI 반도체의 전력 효율을 개선할 가능성이 있지만 소자 간 성능 편차와 연산 정확도, 장기 신뢰성 등을 해결해야 한다. 대규모 AI 연산에 적용하기 위한 기술적 검증도 필요한 단계다.

이번 강연은 제주대 제주에너지신산업교육연구단(BK21·연구단장 최수석), 그린수소 글로컬 선도연구센터(RLRC·센터장 김상재), 에너지신산업연구소(RINEI·소장 김상재)가 공동 주관했다.

제주대는 재생에너지와 그린수소 등 에너지신산업 분야의 연구를 추진하고 있다. 이번 강연은 AI 연산 과정의 전력 소비를 줄이는 차세대 반도체 기술을 공유하고, 대학원생들의 융합연구 역량과 국제학술교류 기반을 넓히기 위해 마련됐다.

[email protected] 정용복 기자