인텔, 인간의 뇌를 모방한 인공지능 칩 로이히(Loihi) 개발

현재의 인공지능 기술을 한단계 업그레이드시킬 수 있는 인공지능(AI) 칩의 개발 경쟁이 가속화 되고 있다.

모바일 기기용은 미국의 애플에서 'A11 바이오닉(A11 Bionic)'을 중국의 화웨이에서는 '기린 970(Kirin 970)' 인공지능 칩을 발표했다.

지난 25일 반도체 부분 1위 기업인 인텔에서는 인간의 뇌를 모방한 '뉴로모픽 칩(Neuromorphic chip)'인 코드명 로이히(Loihi) 개발을 알렸다.

현재의 인공지능 기술은 대부분 기존의 컴퓨터 기술인 딥러닝(Deep Learning)을 통해 실현되고 있다.

딥러닝은 기본적으로 '훈련'과 '추론'을 결합하여 방대한 학습데이터가 필여하고 이를 실현하기 위해 클라우드와의 연계가 필요하다.

필연적으로 기존의 학습 데이터가 존재하지 않는 미지의 상황에서는 적합한 대응을 기대하기 어려운 단점이 있다.

기존의 딥러닝 기술의 한계를 극복하기 위해 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)에서는 기존의 실현 과정을 클라우드를 사용하지 않고 인공지능 칩 자체에서 처리하는 자기 학습형 반도체의 개발을 최종 목표로 하고 있다.

뉴로모픽 방식은 주변 환경에서 다양한 정보를 습득한 후 인간의 뇌처럼 스스로 학습 할 수 있다고 한다.

인텔은 지난 6년여간 반도체 분야의 전문가 외에도 생물학, 물리학 등 다양한 분야의 전문가들과 함께 뉴로모픽 컴퓨팅에 관한 개발과 연구를 해왔으며, 코드명 로이히(Loihi)의 개발을 시작했다.

로이히는 인텔의 14nm공정 기술과 재프로그래밍이 가능한 FPGA 타입으로 제작, 128개의 코어로 구성되어 있으며 각각의 코어는 1,024개의 인공 신경세포인 뉴런을 가지고 있다.

이는 13만개의 신경세포 및 1억 3,000만개의 시냅스를 가지는 갑각류 랍스터의 뇌보다 복잡하지만 800억개의 신경세포를 가진 인간보다는 다소 뒤처진다.

또한 완전히 비동기적이 뉴로모픽 매니 코어 메쉬를 보유하며, 각 뉴런은 수천개의 다른 뉴런과의 통신 할 수 있다.

각 뉴로모픽 코어에 네트워크 매개 변수를 콘트롤 할수 있도록, 프로그램 가능한 학습 엔진을 탑재하며, 스스로 관리, 감독 기능을 강화하는 등 학습 패러다임을 지원한다.

그밖에도 사전학습, 동적패턴 학습, 경로 계획, 제약 충족, 스파스 코딩 등 다양한 문제에 대응하는 알고리즘을 개발, 테스트 하는 등 다양한 특징을 갖고 있다.

인텔에 따르면 로이히는 뇌 구조를 모방한 메커니즘으로 동작하는 디지털 회로를 갖추고 있으며, 교육과 추론의 프로세스를 칩 내부에서 결합 가능하기에 클라우드에서의 업데이트를 기다릴 필요가 없다.

그러므로 실시간적이고 자율적인 환경에서 적응력이 뛰어나고 성능을 최대한 끌어낼수 있는 장점을 가진다.

그리고 신경세포의 스파이크에 의한 정보 전달 과정은 기존의 칩들보다 에너지 효율을 크게 높일 수 있다고 한다.

아직 미완성이기에 정확한 수치는 공개하지 않았지만 기존의 인공지능 시스템에 탑재되는 칩 대비 1,000배 이상의 뛰어난 에너지 효율을 보일것이라 한다.

로이히는 딥러닝(Deep Learning)기술의 방대한 데이터 세트와 학습의 과정이 생략되는 만큼 교통량에 따라 자동 대응하는 신호 시스템, 무인 항공기, 실종자 수색 카메라 등 실시간 학습이 필요한 기기에 적합하다.

뉴로모픽 컴퓨팅의 선구자는 IBM이다. IBM리서치는 인텔의 '로이히'에 앞서 '트루노스(TrueNorth)'라는 뉴로모픽 칩을 개발하고 있다.

트루노스는 4,096개의 코어와 54억개의 트랜지스터를 내장했지만, 작동전력은 70MW(밀리와트)만을 필요로 하여, 12GW(기가와트)의 막대한 전력을 필요로 하는 구글의 알파고와는 하늘과 땅 수준의 전력 효율 차이를 보인다.

트루노스(TrueNorth)는 인텔의 로이히를 능가하는 100만개의 신경세포와 2억 5,600만개의 시냅스를 보유하여, 꿀벌 뇌 수준의 처리능력과 비슷하다고 한다.

마지막으로 뉴로모픽 칩(Neuromorphic chip)을 완성하기 위해서는 다양한 과제들을 풀어내야 한다.

우선적으로 고집적 반도체 칩의 제조능력이다. 세계의 다양한 나라에서 집적회로의 총면적을 작게하고, 메모리셀의 수량을 늘리는 고집적 신경망 모방회로의 연구가 활발히 진행되고 있다.

인텔은 2015년에 프로그래밍 가능한 비메모리 반도체인 FPGA 전문기업 '알테라(Altera)'를 167억 달러에 인수했고, 2016년에는 인공지능 플랫폼인 '너바나(Nervana)'를 4억 달러에 인수했다.