중국, 최초의 전용 '탄소 나노튜브' AI 칩 개발

기존의 TPU와는 달리, 이 빨간색 컴퓨터 칩은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재 대신 육각형으로 배열된 탄소 원자로 만들어진 작은 원통형 구조물인 탄소 나노튜브를 사용한 최초의 제품입니다. (사진: 산카이)

AI 모델은 데이터 집약적이며 실행하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 이는 머신 러닝 모델을 훈련하고 확장하는 데 큰 장애물이 됩니다. 특히 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 더욱 그렇습니다. 이것이 과학자들이 필요한 계산을 수행하는 동안 에너지를 덜 소모하도록 설계된 프로세서부터 컴퓨터 메모리까지 새로운 구성 요소를 만들기 위해 노력하는 이유입니다.

구글 과학자들은 이러한 문제를 해결하기 위해 2015년에 TPU를 만들었습니다. 이러한 특수 칩은 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 복잡한 수학적 계산인 텐서 연산을 위한 전용 하드웨어 가속기 역할을 합니다. TPU는 이러한 작업을 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)에서 분리함으로써 AI 모델을 더 빠르고 효율적으로 학습시킬 수 있게 해줍니다.

하지만 기존의 TPU와는 달리 이 새로운 칩은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재 대신 육각형 패턴으로 배열된 탄소 원자로 만들어진 작은 원통형 구조물인 탄소 나노튜브를 사용한 최초의 제품입니다. 이러한 구조는 전자(전하를 띤 입자)가 최소한의 저항으로 흐를 수 있게 하며, 탄소 나노튜브는 뛰어난 전기 도체로 작용합니다.

중국 과학자들에 따르면, TPU는 단 295마이크로와트(μW)의 전력만 소모하며(1W는 1,000,000μW) 와트당 1조 번의 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 에너지 효율 단위입니다. 이로 인해 중국의 탄소 기반 TPU는 구글 칩보다 에너지 효율성이 약 1,700배 더 높아졌습니다.

"ChatGPT부터 Sora까지, 인공지능은 새로운 혁명을 선도하고 있지만, 기존의 실리콘 기반 반도체 기술은 방대한 양의 데이터 처리 요구를 충족하기에는 점점 더 어려워지고 있습니다. 우리는 이 세계적인 과제에 대한 해결책을 찾았습니다."라고 이 논문의 공동 저자이자 베이징대학교 전자공학과 교수인 Zhiyong Zhang은 말했습니다.

새로운 TPU는 3,000개의 탄소 나노튜브 트랜지스터를 포함하고 있으며, 그리드에 배열된 프로세서 네트워크인 시스톨릭 어레이 아키텍처를 사용하여 제작되었습니다. 이를 통해 TPU는 데이터 스트림을 조정하고 각 프로세서가 작업의 작은 부분을 동시에 수행하도록 보장함으로써 여러 계산을 동시에 수행할 수 있습니다.

이러한 병렬 처리를 통해 계산을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있으며, 이는 대량의 데이터를 처리하는 AI 모델에 중요합니다. 장은 또한 메모리(특히 SRAM이라고 하는 유형)가 데이터를 읽고 쓰는 빈도도 줄어든다고 말했습니다. 이러한 작업을 최소화함으로써 새로운 TPU는 훨씬 적은 에너지를 사용하면서도 더 빠르게 계산을 수행할 수 있습니다.

연구자들은 미래에는 비슷한 탄소 나노튜브 기반 기술이 실리콘 기반 칩보다 에너지 효율이 더 높은 대안을 제공할 수 있을 것이라고 말했습니다. 그들은 성능을 개선하고 확장성을 높이기 위해 칩을 계속 조정할 계획이며, 여기에는 TPU를 CPU 실리콘에 통합하는 방법도 탐색하는 것이 포함된다고 밝혔습니다.

하투

Live Science에 따르면