UNIST '로직인메모리' 반도체 효율 높인 자동 설계기술 개발
ONP 요약
이재명 대통령의 미국 샌프란시스코 방문을 통해 국내 기업과 글로벌 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 및 반도체 분야에서 총 9천500억 달러 규모의 협력을 추진하기로 합의했다. 이 협력은 AI 밸류체인 전반에 걸친 전방위적인 협력으로, 특히 삼성전자와 브로드컴을 중심으로 첨단 메모리 반도체 공급 및 AI 칩 생산에 초점을 맞추고 있다.
진보 성향:진보 성향 매체들은 이 협력을 통해 국내 기업의 글로벌 경쟁력 강화와 혁신적인 기술 발전을 강조하며, 특히 AI와 반도체 분야의 선도적인 역할을 부각한다.
중도 성향:중도 성향 매체들은 협력의 구체적인 내용과 규모를 객관적으로 전달하며, 양국 간의 기술 협력이 미래 산업 발전에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 중립적인 시각을 제공한다.
보수 성향:보수 성향 매체들은 협력 규모와 구체적인 투자 계획에 주목하며, 특히 국내 기업과 글로벌 기업 간의 직접적인 경제적 이익과 기술 이전에 초점을 맞춘다.
[울산=뉴시스] 구미현 기자 = 국내에서 데이터를 별도의 연산장치로 보내지 않고도 메모리에서 직접 처리하는 로직인메모리 반도체의 성능을 높일 수 있는 설계자동화 기술이 개발됐다. 이 기술을 적용하면 전체 동작 횟수를 기존보다 평균 20% 가까이 줄일 수 있다. 데이터 이동이 성능의 발목을 잡는 인공지능(AI)과 빅데이터 처리 분야의 저전력·고성능 반도체 설계에 활용될 것으로 기대된다.
울산과학기술원(UNIST)은 전기전자공학과 박희천 교수팀은 메리스터 ‘로직인메모리’ 반도체의 회로 배치와 연결 경로를 자동으로 최적화하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
컴퓨터는 데이터 저장 메모리와 연산 담당 프로세서가 분리돼 있다. 데이터가 메모리와 프로세서 사이를 오가는 데 시간과 전력이 소모되면서, 프로세서의 빠른 연산 성능을 데이터 전송 속도가 미처 따라가지 못하는 ‘메모리 벽(memory wall)’이 발생하게 된다.
로직인메모리(Logic-in-Memory, LiM)는 메모리가 데이터 저장과 논리 연산을 함께 맡아 이러한 데이터 이동을 줄이는 반도체다.
연구팀이 개발한 기술은 멤리스터 소자가 바둑판처럼 배열된 형태의 로직인메모리에서 연산 배치와 데이터 이동 경로 설계를 자동화하는 기술이다. 멤리스터는 저항 상태에 따라 0과 1의 데이터를 저장하는 소자다.
설계 과정에서 바둑판 내의 특정 구역들을 연산을 수행할 '계산 블록'으로 할당하고, 각 블록에서 산출된 결과값을 다음 연산 단계를 위해 어느 물리적 경로로 보낼지를 컴퓨터 알고리즘이 자동으로 탐색하여 최적화하게 된다.
이 기술은 기존 기술들과 달리 가로와 세로 방향에서 모두 여러 연산을 동시에 수행할 수 있다. 순차적으로 처리해야 할 연산이 줄어 전체 동작 횟수를 낮추고, 제한된 멤리스터 공간도 더 효율적으로 활용할 수 있게 된다. 기존 기술은 계산 블록의 세로 방향 정렬까지 고려하지 않아, 주로 가로 방향의 연산만 동시에 처리할 수 있었다.
또 연산이 끝난 불필요한 데이터를 지우고 사용 중인 중간 결과물들을 한쪽으로 정렬해 낭비되는 면적을 최소화하는 규칙도 자동 설계 알고리즘에 반영했으며, 수학적 경로 탐색 기법이 적용돼 가장 효율적인 계산 결과 이동 경로를 탐색해 낼 수 있다.
이 기술로 설계한 반도체는 최고 수준 기술보다 전체 사이클 동작 횟수가 평균 19.6% 줄었다. 같은 계산을 끝낼 때까지 반도체가 작동해야 하는 횟수가 그만큼 줄었다는 뜻이다. 또 메모리 공간을 엄격하게 제한한 조건에서도 기존 기술이 배치하지 못한 회로까지 모두 배열 안에 넣을 수 있었다.
연구팀은 "회로를 메모리에 단순히 욱여넣는 것이 아니라, 병렬 연산이 가능하도록 정렬해 배치하는 것이 인메모리 컴퓨팅 성능을 좌우한다"며 "좁은 면적 제약에서도 안정적으로 동작하는 자동 설계 기술이라는 점에서 의미가 크다"고 설명했다.
이번 연구는 UNIST 김익겸 연구원이 제1저자, 김민홍 연구원이 제2저자로 참여했고, 박희천 교수가 교신저자로 연구를 이끌었다.
연구 결과는 반도체 설계자동화 분야 권위 학술지인 IEEE 집적회로 및 시스템 설계자동화 회보(IEEE TCAD)'에 2026년 6월 2일 온라인(Early Access) 공개됐다.
◎공감언론 뉴시스 gorgeouskoo@newsis.com ...
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