이번에 발표한 기술은 세계 최고 수준의 ‘온 디바이스 AI(On-Device AI) 경량화 알고리즘’이다. 온 디바이스 AI는 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 것. 이번 발표는 기존 대비 4배 이상 ‘가볍고’, 8배 이상 ‘빠른’ AI 알고리즘에 대한 것으로, AI 반도체에서 전력 소모와 연산 기능을 획기적으로 향상시킬 ‘열쇠’로 평가받고 있다. 삼성전자 뉴스룸이 이번 기술 개발의 의미를 자세히 짚어봤다.

AI 반도체 연산속도 8배나 끌어올려

삼성전자 종합기술원은 반도체가 특정 상황을 인식할 때 정확도를 떨어뜨리지 않으면서, 기존 32비트로 표현되는 서버용 딥러닝[1] 데이터를 4비트 이하로 낮출 수 있는 기술을 개발했다. 딥러닝 데이터 크기를 8분의 1로 줄이면, 기기에서 AI 연산을 수행할 때 속도는 반대로 8배 이상 높일 수 있다. 데이터 크기가 줄어들어 소비전력 또한 획기적으로 낮추면서 빠르게 연산을 수행할 수 있는 것.

종합기술원이 이번에 개발한 알고리즘은 ‘양자화 구간 학습기술(QIL, Quantization Interval Learning)’을 바탕으로, 전체 데이터 중 의미 있는 데이터의 범위를 ‘학습’을 거쳐 결정한다. 의미 있는 범위의 데이터만 양자화[2]함으로써, 매우 적은 표현 비트(예: 4비트 이하)를 사용하더라도 성능 저하를 최소화시킬 수 있다. 종합기술원은 서버에서 32비트로 연산되는 딥러닝 알고리즘을 4비트 이하로 연산해도, 다른 기술 대비 가장 높은 정확도를 얻을 수 있다는 것을 실험으로 증명했다.

또 딥러닝 연산의 데이터 표현 비트를 4비트 이하로 낮추면 곱셈, 덧셈과 같은 산술 연산뿐만 아니라 앤드(AND), 오어(OR)와 같은 논리 연산으로 AI를 고도화할 수 있다. 이에 따라 이번 기술을 활용하면 반도체 트랜지스터[3] 개수를 기존 대비 불과 1/40~1/120만큼만 사용하면서도, 동일한 연산 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 이처럼 하드웨어 면적과 전력 소모를 크게 줄임으로써 이미지 센서, 지문 센서 등 데이터가 얻어지는 곳에서 바로 연산을 수행하고, 그 결과를 필요한 곳으로 원활히 전송할 수 있게 된다.

“주변 모든 기기·센서장치가 ‘두뇌’ 갖게 될 것”

이번 기술은 AI 시대 핵심기술 중 하나인 온 디바이스 AI 연산을 강화하는 동시에, 삼성전자의 시스템반도체 역량을 끌어올리는데 기여할 전망이다. 보통 AI 기기가 복잡한 연산을 하기 위해 클라우드 서버를 거치는 것과 달리, 온 디바이스 AI는 수백~수천개의 연산을 기기에서 곧바로 수행토록 하는 기술이다.

이러한 온 디바이스 AI 기술은 클라우드 서버를 구축하는 비용을 줄이는 동시에, 자체 연산으로 자율주행, 가상현실(VR) 등 상황에서 빠르고 안정적인 동작을 할 수 있게 해준다. 또 최근 모바일 기기가 지문이나 홍채, 얼굴과 같은 생체정보 보안의 인증수단으로 활발히 쓰이고 있는 가운데, 서버가 아닌 기기 안에 각종 개인정보를 안전하게 보관할 수 있다는 장점도 있다.

이러한 온 디바이스 AI 기술의 핵심은 전력을 많이 소모하지 않으면서도, 대용량 데이터를 고속으로 연산하는 것이다. 삼성전자는 지난해 자체 NPU를 탑재한 스마트폰용 엑시노스9(9820) 칩을 선보이며, 온 디바이스 AI와 AI 반도체 역량을 강화하고 있다. 이번에 종합기술원이 개발한 온 디바이스 AI 경량화 알고리즘을 엑시노스 시리즈 등 모바일 시스템 온 칩(SoC)뿐만 아니라 메모리, 센서에도 적용하는 등 경쟁력을 높일 계획이다.

삼성전자 종합기술원 최창규 상무는 “궁극적으로 주변의 모든 기기는 물론, 센서가 부착된 사물들이 ‘두뇌’를 갖게 되는 시대가 올 것”이라며 “저전력, 고속 연산의 숙제를 해결하는 차세대 온 디바이스 AI 기술이 이러한 미래를 열어줄 전망”이라고 밝혔다. 이어 “이번 온 디바이스 AI 경량화 알고리즘은 메모리반도체와 프로세서, 센서 등 차세대 반도체 시장을 크게 확대시키는 효과를 가져올 것”이라고 기대감을 내비쳤다.

▲ 세계 최고 수준의 ‘온 디바이스 AI 경량화 알고리즘’ 개발에 참여한 (왼쪽부터) 삼성전자 종합기술원의 한재준 마스터, 손창용 전문연구원, 정상일 전문연구원, 최창규 상무

이와 관련한 연구성과는 6월 25일 과학저널인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 온라인에 ‘SiC-free(Silicon carbide-free) 그래핀 직성장 실리콘 음극 소재를 이용한 고용량 리튬이온전지 구현’이라는 제목으로 게재됐는데요.

▲‘SiC-free(Silicon carbide-free) 그래핀 직성장 실리콘 음극 소재를 이용한 고용량 고내구성 리튬이온전지 구현’ 연구 그래픽

리튬이온전지는 1991년에 최초로 상용화된 이후 음극이나 양극 소재의 한계로 인해 전지 구조 최적화를 통한 용량 개선 중심으로 개발돼 왔습니다. 이에 따라 용량 발전이 2배 수준에 그쳐 모바일 기기와 전기자동차 시장의 본격적인 성장에 따른 고용량·고밀도 전지 개발에 한계가 있었는데요. 최근엔 근본적으로 용량을 혁신할 수 있는 고용량 전지소재 개발이 가속화되고 있습니다.

특히 음극 소재인 흑연 대비 10배 이상 용량을 높일 수 있는 소재 후보로 실리콘 연구가 활발히 진행 중이었는데요. 실리콘의 경우 전지의 충방전이 반복되면서 수명이 급격히 저하되는 기술적 난제가 있었습니다.

삼성전자 종합기술원은 이 문제를 해결할 수 있는 고용량·고내구성 음극소재를 개발, 연구에 박차를 가했는데요. 연구진은 물리적 강도와 전도도가 높은 그래핀을 세계 최초로 실리콘 표면에 성장시켜 충방전중 부피 팽창으로 인한 구조 붕괴를 막는 그래핀 층을 갖는 구조의 소재를 합성했습니다.

특히 부피가 팽창될 때 그래핀 보호층이 슬라이딩 돼 내구성을 향상시키는 메커니즘을 세계 최초로 규명했는데요. 이 소재는 흑연 대비 4배의 용량을 가졌으며 이를 통해 상용 리튬이온전지에 적용하면 2배에 가까운 에너지밀도를 구현할 수 있습니다.

또한, 관련 기술은 미국·유럽·중국·한국 등에 총 5건이 특허 출원됐는데요. 논문의 제1저자인 손인혁 삼성전자 종합기술원 전문연구원은 “이번 연구는 고결정 그래핀의 신규 합성법을 고용량 실리콘 음극에 적용해 리튬이온전지 소재 성능을 크게 향상한 결과”라며 “모바일 기기와 전기자동차 시장의 확대에 맞춰 2차전지 기술을 지속적으로 혁신해 나갈 것"이라고 말했습니다.

이외에도 삼성전자 종합기술원은 나노미터 규모에서 그래핀 내의 포논(phonon) 특성을 제어할 수 있는 기술을 개발했는데요. 이는 25일 네이처 커뮤니케이션즈 온라인에 ‘나노미터 규모에서의 그래핀 포논 제어’라는 제목으로 게재됐습니다.

삼성전자는 아르곤(argon) 이온을 그래핀에 충돌시켜 그래핀과 기판 사이를 넓혀 수 나노미터 규모에서 순수한 그래핀 상태를 구현하는 데 성공했는데요. 반도체 선폭의 10분의 1 수준인 나노미터 크기로 기판과 상호작용이 작은 순수한 그래핀 영역을 생성하는 방법을 최초로 제시한 이번 연구로 국소적인 포논 특성 측정을 통해 향후 그래핀을 활용한 고집적 반도체 소자의 설계와 분석의 기반을 마련하게 됐습니다.