- 요약 - 

현재, 전 세계 연간 데이터 생산량은 제타바이트(ZB, 1021Byte) 수준으로 기하급수적으로 증가함에 따라 데이 터 처리 증가에 따른 에너지 수요가 급증하고 있으며, 전세계 데이터센터의 에너지 사용량은 2020년 기준 1조 9,730억 kWh 정도를 사용하고 있다. 최근의 “뇌처럼 동작하는 컴퓨팅 기술”, 즉 사람처럼 동작하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 데이터 저장과 처리에 있어서 에너지 효율적인 컴퓨팅 아키텍처 기술로써 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멤리스터(memristor) 소자는 기존의 반도체 메모리 소자를 대신할 수 있을 뿐만 아니라 CMOS 하이브리드 또는 그 자체의 조합만으로도 뇌 세포의 기능을 모방할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 소비전력을 획기적으로 감소 가능한 차세대 지능형반도체 소자로 여겨지고 있다. 본 고에서는 인공지능 반도체 구현에 핵심이 되는 저항변화형 기반의 멤리스터에 대한 소개와 함께 지능형반도체 소자의 연구 동향을 살펴보고자 한다.
 

I. 서론

사람의 뇌는 1,000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스로 구성된 방대한 규모이며, 데이터 분석 및 처리에 있어서 현존하는 어떤 컴퓨팅 체계보다 우수한 에너지 효율성을 가지고 있 다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자 구현에 현재 메모리 반도체 기술인 SRAM(트랜지스터 6개에서 8개로 구성) 기반의 기술은 이용 시 매우 큰 에너지가 소모되고 있다. 이에 SRAM이 아닌 저항변화형 멤리스터 소자를 사용하여 인간 뇌의 가장 근본적인 단위인 시냅스를 제작/ 구성하려고 하는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 멤리스터는 SRAM 기반과는 달리 매우 간단한 소자 구조(금속/산화물/금속)로 이루어져 있고, 10nm2 이하의 매우 작은 소자 크기 에서까지 저항변화 특성(메모리)을 유지할 수 있어, 하드웨어 및 시스템적으로도 작은 면적에서도 많은 수의 시냅스 구현이 가능하다. 또한, 소자에 인가된 전류 또는 전압에 비례하여 저항이 변화할 수 있는 고유한 아날로그 메모리 특성을 구현할 수 있으며 생명체의 고유한 신호 전달 체계인 신경 접합부(biological synapse)와 매우 유사한 특성을 구현할 수 있기 때문에 하드웨어적으로 뉴로모픽 시냅스를 구현할 수 있는 최적의 소자로 인정을 받고 있다. 따라서 멤리스터 기반의 뉴로모픽 소자는 기존의 디지털 기반 컴퓨팅 방식(폰 노이만)의 단점을 보완한 새로운 개념의 뉴로모픽 시스 템의 개발이 가능하고, 이를 통해 저전력/병렬연산 및 패턴인식 분야에 활용이 가능하여 차세대 정보산업의 새로운 전기를 열 것으로 기대되고 있다. 이와 같은 뉴로모픽 시스템은 기존의 폰 노이만 방식과는 다르게, 즉 인간의 뇌와 같이 병렬적으로 정보를 처리할 시 소비 전력은 1/1000, 크기는 1/100 이상 줄일 수 있다. [그림 1]은 전 세계 데이터 생산량으로 2025년까지 181제타바이트(ZB)에 이를 전망이다.