미국 반도체 기업 인텔은 인간 뇌의 작동 방식을 본떠 설계 및 구성된 세계 최대 규모의 뉴로모픽 컴퓨터 '하라 포인트(Hala Point)'를 개발했다고 발표했다.

'하라 포인트'라고 명명된 이 컴퓨팅 시스템은 차세대 인공지능(AI) 모델을 구축하려는 연구자를 지원하도록 설계됐다.

라이브사이언스에 따르면, 하라 포인트는 1152개의 신규 인공지능 칩 '로이히 2' 프로세서로 구동된다. 인텔 측은 이 혁신적인 시스템이 기존 컴퓨터 시스템 대비 인공지능 작업 속도를 50배 향상시키고 에너지 소비량을 100배 줄일 수 있다고 주장한다. 다만, 이 수치는 아직 동료 검토를 거치지 않은 연구 결과를 기반으로 한 것임을 밝혔다.

22일(현지시간) AI비즈니스 보도에 따르면, 인텔의 새로운 뉴로모픽 컴퓨터는 에너지 사용량을 크게 줄이면서 기존 GPU 대비 최대 50배 더 빠른 성능을 제공한다.

'하라 포인트'에는 최대 11억 5000만 개의 인공 뉴런과 14만 544개의 뉴로모픽 처리 코어를 지원하며, 1152개의 로이히 2 프로세서에 분산된 1288억 개의 시냅스를 탑재하고 있다. 이 강력한 하드웨어는 초당 최대 20경 회 연산, 즉 20페타옵스의 처리 성능을 제공하며, 인텔의 초기 뉴로모픽 시스템인 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs) 대비 최대 12배 향상된 성능을 자랑한다.

하라 포인트는 기존 하드웨어 대비 50배 빠른 속도로 동작하면서도 에너지 소비량은 100배 적게 소비한다. 이는 GPU 및 CPU 기반 시스템에서 달성한 성능을 뛰어넘는 놀라운 수치이며, 인공지능 분야의 발전에 획기적인 도약을 선사할 것으로 기대된다.

하지만 뉴로모픽 컴퓨터는 슈퍼컴퓨터와 데이터 처리 방식이 달라 직접적인 비교는 어렵다.

이 혁신적인 시스템은 뉴멕시코주 앨버커키에 위치한 샌디아 국립연구소에 설치되어 장치 물리학, 컴퓨팅 아키텍처, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 과학적 문제 해결에 활용될 예정이다.

기존 컴퓨터와 어떻게 다른가?

뉴로모픽 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 아키텍처부터 근본적으로 차별화된다. 미국 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)의 컴퓨터 과학자 프라사나 데이트 박사는 리서치게이트(ResearchGate)에 올린 글에서 뉴로모픽 컴퓨터가 인공 신경망을 기반으로 구축된다고 설명했다.

기존 컴퓨터는 0과 1로 이루어진 이진 데이터를 처리하는 반면, 뉴로모픽 컴퓨터는 '스파이크 입력'이라는 일련의 불연속적인 전기 신호를 사용한다. 또한, 칩 자체에 메모리와 연산 능력을 통합하여 데이터 이동 거리를 줄이고 병렬 처리를 가능하게 함으로써 전력 소비를 획기적으로 감소시킨다.

인텔은 "하라 포인트가 AI 에이전트, 대규모 언어 모델, 스마트 시티 인프라 관리와 같은 '미래 지능형 응용 분야'에 대한 실시간 연속 학습을 가능하게 할 수 있다"고 밝혔다.

인텔 랩스 뉴로모픽 컴퓨팅 랩(Neuromorphic Computing Lab)의 마이크 데비스(Mike Davies) 소장은 "오늘날 인공지능 모델의 컴퓨팅 비용이 지속 불가능한 속도로 증가하고 있다"고 지적했다.

그는 "현재 인공지능 산업은 확장 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식을 절실히 필요로 한다"고 강조하며, 이에 인텔은 딥 러닝 효율성과 혁신적인 두뇌 영감 학습 및 최적화 기능을 결합한 첨단 뉴로모픽 컴퓨터 '하라 포인트'를 개발했다고 설명했다.

데비스 소장은 "하라 포인트를 통한 연구가 대규모 인공지능 기술의 효율성과 적응성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

현재 하라 포인트는 연구용 프로토타입 단계라 구매는 불가능하다. 하지만 인텔은 이 혁신적인 시스템이 미래 인공지능 제품의 기반이 되고 인공지능으로 인한 컴퓨팅 집약도를 효과적으로 줄이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

뉴로모픽 컴퓨팅, AI혁신 이끌까?

뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간 뇌의 놀라운 신경 가소성, 즉 경험을 통해 적응하고 변화하는 뇌의 능력을 모방하는 시스템 구축에 초점을 맞춘 첨단 연구 분야이다. 이진 코드를 사용하는 기존 컴퓨팅 시스템과 달리 뉴로모픽 시스템은 인공 뉴런과 시냅스의 복잡한 네트워크를 활용하여 정보를 처리한다.

연구자들은 뉴로모픽 컴퓨팅이 인간 두뇌의 놀라운 학습 능력을 모방하여 시스템의 효율성을 극대화하고 정보 처리 능력을 향상시킬 수 있다고 기대한다. 인공지능 시스템은 이전 경험과 데이터를 활용하여 지속적으로 학습하고 발전할 수 있을 것으로 전망된다.

인텔의 혁신적인 노력 외에도, 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 단순히 증가하는 데이터로 AI 작업을 훈련하는 것이 아니라 메모리에서 학습하도록 가르치는 '뉴로AI(NeuroAI)' 개념을 연구하고 있다.

뉴로모픽 하드웨어 시스템의 또 다른 예로는 IBM의 '노스폴(NorthPole)' 반도체가 있다. 이는 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 모방하지만 단일 칩에 구현된 첨단 시스템이다.

인텔의 뉴로모픽 컴퓨터 시스템은 비디오, 음성, 무선 통신 등 다양한 워크로드를 처리하는 딥 러닝 모델을 크게 강화할 수 있는 잠재력을 지닌다.

인공지능 분야의 게임 체인저인가?

초기 연구 결과에 따르면, 하라 포인트는 인공지능 작업에서 와트당 15조 연산(TOPS/W)이라는 놀라운 에너지 효율성을 달성했다. 대부분의 기존 인공 신경망 처리 장치(NPU)와 다른 인공지능 시스템들이 보여주는 와트당 10 TOPS 이하의 수치를 훨씬 뛰어넘는 성능이다.

뉴로모틱 컴퓨팅은 인공지능 응용 분야에서 특히 유망한 기술로 여겨지고 있다. 로보틱스, 자율주행 차량, 지능형 카메라 시스템, 실시간 의사 결정 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 또 뉴모로틱 칩은 전력 소모가 매우 낮아 배터리 수명이 중요한 모바일 기기나 원격 센서에 적합하다. 

그러나 고도의 복잡성과 대규모 통합을 요구하는 뉴로모틱 칩의 설계와 제조는 아직까지 도전 과제로 남아 있다. 또한 이 기술을 기존의 컴퓨팅 시스템과 효울적으로 통합하는 방법도 주요 과제 중 하나다.

뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 아직 초기 개발 단계이지만, 하라 포인트와 유사한 규모의 시스템들은 빠르게 개발되고 있다. 호주 서부 시드니 대학교 국제 뉴로모픽 시스템 연구 센터(ICNS)는 2023년 12월 유사한 시스템을 배치할 계획이라고 발표했다.