인공지능(AI) 등 기술이 비약적으로 발전하면서 과거 전자적으로 데이터를 전송하고 처리하는 방법으로 연산자원 및 에너지 소모에 대한 수요가 지속적으로 폭증하는 데 따른 어려운 도전에 직면했다. 연구원들의 노력 하에 최근 광자 기술 응용 프로그램이 점차 두각을 나타내고 있다. 시장에서는 양자 컴퓨팅의 길을 열 것으로 예상하며, 최근 Analytics Insight도 현재 광자칩 개발에 성공한 회사와 연구기관 4곳을 꼽고 있다고 전했다.
우선 AI 가속화를 위한 광학 연산처리장치 개발에 집중한 미국 뉴라이트매터(Lightmatter)는 광자 기술을 활용해 연산 효율을 높이고 에너지 소모를 낮추는 웨이퍼급 프로그래밍 칩을 개발했다. Lightmatter의 Passage 광칩은 이질적인 칩들 사이를 전대미문의 고속으로 데이터 전송을 가능하게 하고, Passage는 칩들 간에 완전한 재구축(fully reconfigurable)이 가능한 상호 연결 토폴로지 아키텍처를 제공하여 이질적인 컴퓨팅 시스템을 구축하는 비용과 복잡도를 대폭 낮추었다.
다음으로 스탠포드 대학교(Stanford University) 전자공학 교수인 젤레나 버코빅이 이끄는 연구팀은 다양한 연구에 주력했고 그 중 하나의 성과는 다이아몬드를 이용하여 광자 칩 원형을 만드는 것이다. 경도를 다이아몬드로 맞먹는 방법을 가르쳐 주고 싶은데 그리 어렵지 않은 탄화규소 등의 소재로 광칩을 만든다.
또 마성이공학원(MIT)에서도 혁신적인 광자칩을 개발하는 팀이 있어 에너지 소모가 비교적 낮을 뿐만 아니라, 초대형 신경 네트워크를 처리할 때 효율은 오늘날의 전통적인 컴퓨터보다 수백만 배 더 높다. MIT의 연구진은 이 새로운 광자칩은 더 작은 광학소자와 독특한 광신호처리기술을 적용해 칩 면적과 에너지 소모를 대폭 줄여 일반 규모보다 몇 개나 큰 수의 신경망으로 확장할 수 있었다고 밝혔다.
마지막으로 보스턴혁신Lightintelligence은 빛을 이용해 머신러닝에 필요한 핵심 컴퓨팅을 처리하는 새로운 AI 가속칩을 개발 중인데, AI 모델의 훈련 및 추론을 뒷받침할 수 있고 이론적으로 가장 빠른 논리적 브레이크 회로를 구현하는 것보다도 빠르다. 이 광학칩은 인쇄회로기판과 크기가 비슷하고 에너지 소모가 낮고 환경 온도나 전자기장 등 다른 외적 조건의 변화에 비교적 잘 영향을 받는다는 장점이 있다.
출처: ICspec
