TSMC, 초저전력 SOT-MRAM 실증… 엣지 AI 메모리 경쟁 점화

세계 최대 반도체 파운드리 기업 대만 TSMC와 미국 텍사스대 오스틴 연구진이 엣지 인공지능 기기에 적합한 초저전력 스핀궤도토크 자성메모리 기술을 실증하며 2나노초의 쓰기 속도를 달성했다.

과학 매체 미라지 뉴스는 지난 29일(현지시각) 공동 연구진이 비휘발성 자성 특성을 적용해 전력 소모를 획기적으로 줄인 가속기 칩을 개발해 국제학술지 사이언스 어드밴시스에 발표했다고 보도했다. 온디바이스 인공지능 확산 흐름 속에서 나온 이번 성과는 고대역폭메모리 중심의 한국 반도체 진영에 저전력 엣지 메모리 공정 고도화라는 새로운 과제를 제시한다는 관측이 나온다.


인공지능 연산 수요가 폭증하면서 데이터센터와 하드웨어 전력 소비를 줄이는 기술이 핵심 화두로 떠올랐다. 미국 텍사스주는 데이터센터 밀집에 따라 주 전체 전력 사용량이 향후 5배까지 늘어날 수 있다는 전망을 마주하고 있다. 전력망 부담을 덜기 위해서는 데이터센터 의존도를 낮추고 소형 단말기 자체에서 연산을 처리하는 온디바이스 기술이 필수다.
이러한 상황에서 연구진은 전원이 꺼져도 정보가 유지되는 자성메모리에 주목했다. 기존 임베디드 메모리는 전력 소모가 크거나 연산 속도가 느려 엣지 기기 적용에 한계가 있었다. 연구진이 제시한 스핀궤도토크 자성메모리(SOT-MRAM, Spin-Orbit Torque Magnetic Random Access Memory)는 빠른 전환 속도와 높은 내구성을 갖춰 전력 공급이 제한된 소형 기기에 최적화된 대안으로 평가받는다.

SOT-MRAM는 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성과 메모리 반도체 중 가장 빠른 초고속성을 동시에 갖춘 차세대 자성 반도체 메모리다.


공동 연구진은 제작한 칩을 신경망 추론, 이진 신경망 학습, 확률 그래프 모델링 등 세 가지 인공지능 핵심 과제에 적용해 성능을 검증했다. 측정 결과 데이터를 0과 1 사이에서 전환하는 쓰기 연산 속도는 2나노초(10억 분의 1초)를 기록했다. 기존 메모리 기술과 비교해 동작 시간을 최대 수백 배 단축한 성과다.

에너지 소비량도 쓰기 연산당 2피코줄(1조 분의 1줄) 수준에 그쳤다. 기존 상용 메모리 대비 최대 수백 배 적은 전력으로 동일 쓰기 연산을 수행하는 셈이다. 논문 제1저자인 샘 리우 박사는 "자성메모리는 두 가지 상태만 저장하는 이진 특성 탓에 하드웨어 적용이 까다로웠으나 정확도를 유지하면서 이진 상태의 장점을 살리는 설계를 도입해 한계를 극복했다"고 밝혔다.

장 안 인코르비아 텍사스대 오스틴 부교수는 "열 감지 로봇 손이 외부 클라우드 통신 없이 자체 판단으로 즉시 작동할 수 있는 수준"이라며 "센서 등 엣지 기기에서 기존 중앙처리장치 기반 가속기를 대체할 잠재력이 있다"고 설명했다.

이번 기술 실증은 고성능 서버용 고대역폭메모리에 주력해 온 한국 반도체 생태계에도 직접적인 시사점을 제공한다. 스마트폰과 로봇, 자율주행 센서 등 온디바이스 시장이 커질수록 대기 전력이 들지 않는 자성메모리 채택률이 높아질 수 있다. 삼성전자와 SK하이닉스 역시 임베디드 자성메모리 연구를 이어온 만큼, 파운드리 공정 결합과 지식재산 확보 경쟁이 한층 격화될 전망이다.

다만 상용화 단계까지 넘어야 할 장벽은 뚜렷하다. 미세 공정에서 소자 간 균일성을 확보하지 못하면 신경망 연산의 정밀도가 떨어질 수 있다. 연구진 역시 장치 간 편차를 줄이는 후속 연구가 필요하다고 짚었다. 셀 면적 확장에 따른 생산 단가 상승과 수율 확보 문제도 해결 과제로 꼽힌다.

온디바이스 인공지능 반도체 시장이 본격 개화하는 가운데 차세대 자성메모리의 소자 균일성 확보와 양산 단가 절감 여부가 향후 엣지 가속기 주도권 경쟁의 핵심 변수로 꼽힌다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com