★오늘(2020.8.21, 금)의 뉴스 헤드라인은,

빛을 이용한 반도체 '광(光) 프로세서', AI 한계 극복할까? 기사를 꼽겠습니다.(AI 타임스 양대규 기자)

라이트매터, 광 프로세서 아키텍처로 AI 추론 가속기 공개

빛을 이용한 광 프로세서 기술 (출처=라이트매터 블로그)

빛을 이용한 획기적인 광(光) 프로세서가 개발됐다. 빛을 사용해 계산과 

통신이 이뤄지며 발열과 에너지 소비가 많이 감소한다. 컴퓨팅 속도 향상과 

전력 효율이 높아진다.

18일(현지시간) 열린 글로벌 반도체 행사 '핫칩(Hot Chips) 2020'에서 

미국의 라이트매터가 빛을 사용해 데이터를 계산하고 전송하는 AI 추론 

가속기 '포토닉 프로세서 아키텍처'를 발표했다.

칼 레이비 라이트매터 엔지니어링 부사장은 발표에서 "2010년 이후 최첨단 

AI 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 파워가 무어의 법칙 확장 속도의 

5배 수준으로 증가해 약 3개월 반마다 두 배로 늘어났다"며 "라이트매터의 

프로세서는 차세대 AI 알고리즘을 지원하기 위한 컴퓨팅의 증가하는 필요성을 

해결한다"고 강조했다.

무어의 법칙은 '하나의 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터의 양이 24개월마다 

2배씩 증가한다'는 법칙이다. 고든 무어 인텔 공동 창업자가 1965년 발표한 

개념이다.

최근 업계는 무어의 법칙이 언제까지 가능할 것인가에 대해 격렬한 논의를 

지속하고 있다. 

반도체 공정이 7~5나노(nm)까지 줄어들면서 점점 무어의 법칙에 한계가 

올 수 있다는 의견이 전문가들 사이에서 나오고 있다.

칼 레이비 부사장은 광 프로세서의 컴퓨팅 능력이 무어의 법칙을 충분히 

만족시키며, 오히려 이를 앞지를 수 있다고 주장한 셈이다.

라이트매터에 따르면, 광 프로세서 아키텍처를 활용한 3D 적층 칩 패키지에는 

10억 개 이상의 핀펫(FinFET) 트랜지스터와 수만 개의 광학 연산 장치, 

수백 개의 데이터 컨버터가 포함됐다. 

개발자들은 파이토치, 텐서플로 등 표준 머신러닝 프레임워크를 이용한 

최신 AI 알고리즘을 광 프로세서에 적용할 수 있다.

레이비 부사장은 "새로운 아키텍처는 광 프로세서 개발에 있어서 엄청난

발전"이라며 "이 광학 프로세서의 성능은 라이트매터의 프로세서 설계

접근방식이 현재의 전자 컴퓨팅 패러다임보다 확장 가능한 속도와 에너지

효율 이점을 제공한다는 증거를 제공하며,