[AI] 뉴로모픽(Neuromorphic)이란?

ㅁ 들어가며

ㅇ 뉴로모픽(Neuromorphic)은 인간의 뇌와 신경망 구조를 모방하여 설계된 컴퓨팅 기술을 의미한다.

 

ㅁ  기본 개념

  뉴로모픽은 '뉴로(neuro, 신경)'와 '모픽(morphic, 형태를 모방하다)'의 합성어로, 생물학적 신경망의 구조와 기능을 하드웨어 차원에서 모방한 기술이다.

 인간의 뇌는 약 1000억 개의 뉴런과 100조 개 이상의 시냅스로 구성되어 있으며, 20W의 저전력으로 고도의 연산을 수행한다. 뉴런들은 시냅스를 통해 서로 연결되어 있으며, 이를 통해 신호를 주고받는다. 신경전달물질을 통해 화학적 신호가 전기 신호로 변환되어 전달되는 과정이 뇌의 정보 처리 메커니즘이다. 

  시냅스 가소성은 학습과 기억의 핵심 메커니즘으로, 반복 학습된 내용은 더 오래 기억된다. 뇌의 이러한 특성들은 적은 에너지로 고도의 병렬 연산을 가능하게 하며, 이는 AI 기술 발전의 핵심으로 주목받고 있다. 반도체 및 공학 분야에서는 이러한 뇌의 특성을 모방한 기술 개발에 주력하고 있다.

 

ㅁ 주요 특징

ㅇ 비폰노이만 구조

  기존의 폰노이만 구조 기반 컴퓨팅의 한계를 극복하기 위해 설계되었다. 폰노이만 방식 컴퓨터는 데이터가 입력되면 이를 순차적으로 처리한다. 폰노이만 방식은 전력소모 한계를 비롯해 패턴 인식, 실시간 인식, 판단 등에서 많은 한계점을 가진다. 수치 계산이나 정밀하게 작성된 순차적 프로그램을 실행하는 데 탁월하지만, 이미지나 소리를 처리하고 이해하는 데는 효율성이 낮다는 한계가 있다.

 

ㅇ 초저전력 동작

  뉴로모픽 기술은 인간 뇌의 주요 기능을 모방하여 초저전력으로 동작하는 것을 목표로 한다.

 

ㅇ 병렬 처리

 뉴런과 유사한 처리 방식과 구조를 가지고 있어, 여러 종류의 연산과 데이터 저장을 동시에 수행할 수 있다.

 

ㅁ 뉴로모픽과 NPU의 차이점

  NPU가 현재의 인공지능 연산을 위한 실용적인 솔루션이라면, 뉴로모픽 칩은 더 근본적인 수준에서 뇌의 구조를 모방하여 미래의 초저전력, 고효율 컴퓨팅을 목표로 하는 기술이다.

	뉴로모픽	NPU
구조와 설계	인간 뇌의 신경망 구조를 하드웨어로 모방 폰 노이만 구조를 벗어남 메모리와 연산기능이 통합됨	기존 반도체 구조를 기반 신경망 연산에 최적화된 설계 폰 노이만 구조 유지
기능과 용도	다양한 종류의 연산과 데이터 저장을 동시 수행	딥러닝과 같은 인공지능 연산에 특화 클라우드나 인터넷 연결 없이 실시간 데이터 처리가 가능
전력 효율성	극도로 낮은 전력 소비를 목표로 함 EventDriven 형태로 연산을 수행하여 짧은 시간만 신호를 발생	GPU보다는 전력 효율이 높지만, 여전히 상당한 전력소비
상용화	아직 연구 단계이며, 다양한 모델링과 설계가 진행 중	이미 상용화되어 스마트폰 등 다양한 기기에 사용됨

 

 

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