인텔이 2월 17일부터 21일까지 샌프란시스코에서 개최된 첨단 회로 연구 분야의 선도적인 포럼인 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, ISSCC)’에서 집적 회로와 시스템온칩(systems-on-chip) 분야에서의 혁신적인 기술들을 선보였다. 이 기술들은 5G 네트워크부터 지능형 엣지 시스템 및 로봇 시스템에 이르기까지 더욱 연결되는 데이터 중심 세상을 위해 실시간, 저전력 연산을 구현할 잠재력을 지녔다. 인텔은 5G 및 메모리 분야의 기술 발전을 포함해 다양한 종류의 미래 기술 응용 분야에 획기적인 영향을 미칠 수 있는 17건의 과학 논문과 관련 시연을 발표했다.

인텔 랩(Intel Labs)의 매니징 디렉터인 리치 울리그(Rich Uhlig) 박사는 “인텔에서 진행 중인 연구는 다양한 분야에 초점을 맞추었지만, 기술의 미래를 위한 비전, 즉 ‘모든 사람과 사물이 데이터와 소통할 수 있는 미래’라는 하나의 통일된 주제를 갖고 있다. 이러한 비전을 달성하기 위해 인텔은 전통적인 컴퓨터로는 처리할 수 없는 문제를 해결할 연산 시스템의 필요성을 인지하고 있으며 올해 ISSCC에서 선보인대로 우리가 생각하는 미래로 이끌 잠재력을 지닌 다양한 기술 연구 개발을 촉진하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔다.

ISSCC 발표 연구 내용은 아래와 같다.

1. 통합 전력 공급 미니봇용 22나노미터 CMOS 기반 저전력 로봇 SOC의 분산 자율, 협업형 멀티-로봇 시스템
해당 논문에서 인텔은 점프하거나 기어가는 동작이 가능한 통합 전력 공급 기반의 미니봇을 사용한 분산형, 자율 및 협업 멀티로봇 시스템을 소개한다. 예로 수색 및 구조 사례의 경우, 네 개의 미니봇이 중앙 서버나 인간의 개입 없이 미지의 장소에서 협업방식으로 탐색하고 매핑한다. 이들은 장애물을 감지하고 주변의 이동 경로를 찾아내면서 충돌을 피하고, 서로 소통하며 사람을 찾아내면 기지국으로 메시지를 전송한다.

각각의 미니봇 플랫폼에는 (i) 실시간 감지 및 탐색을 위한 한 대의 카메라, 라이다(LIDAR) 및 오디오 센서, (ii) 센서 데이터 결합, 현재 위치 파악 및 매핑, 여러 로봇이 협업하는 지능형 의사 결정, 사물 감지 및 인식, 충돌 방지, 이동 경로 계획, 동작 제어를 위한 저전력 맞춤형 로봇 SoC, (iii) 기준점 없는 동적 거리 측정 및 로봇간 정보 교환을 위한 저전력 초광대역(UWB) 무선, (iv) 로봇과 기지국 간 중요 메시지 전송을 위한 장거리 무선(LoRa), (v) 플랫폼 전력 전달 및 관리를 위한 배터리 및 PMIC, (vi) 64MB PSRAM 및 1GB 플래시 메모리, (vii) 기거나 점프하는 동작을 위한 크롤링 및 점핑 동작을 위한 액추에이터(actuator)가 통합되어 있다.

로봇 한 대의 역량을 넘어서는 복잡한 임무를 달성하기 위해 협업하는 멀티로봇 시스템은 수색 및 구조 임무부터 정밀 농업에 이르기까지 다양한 응용사례에 거대한 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있다. 멀티봇 시스템은 단일 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 극적으로 빠르게 단축할 수 있다. 응급 상황에서 응급구조요원의 대처 시간 및 지연을 단축하는 것을 예로 들 수 있다. 그러나, 현재로선 첨단 로봇공학 및 인공지능에서 막대한 투자와 집중적인 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 시스템온칩으로 운영되는 분산 자율, 협업형 미니봇의 개발은 종전에 가능하던 수준을 뛰어넘는 효율성을 선보이며, 에너지와 비용 면에서 효율적인 멀티로봇 시스템의 개발을 실현하기 위한 여정에 첫 발을 내디딘 것을 의미한다.

2. 5G 무선 통신: 변곡점
5G 시대가 다가오면서 컴퓨팅 및 커넥티비티(connectivity) 분야에서 기술 혁신의 새로운 기회가 열리고 있다. 5G는 무선 통신 기술이 애플리케이션 및 예상되는 활용 사례(use case) 중심으로 바뀌고, 네트워크에서 데이터 중심의 서비스와 첨단 클라우드 앱이 빠르게 제공되고 지연 속도는 짧아지는 기틀이 마련되는 변곡점을 의미한다. 이 논문에서는 5G를 완성하고 적극 활용되는데 필요한 혁신적인 아키텍처 및 기술 혁신을 강조하고 있다.

4G가 데이터를 빠르게 전송하는 데 주력했다면 5G에는 사물과 사물, 사물과 사람, 그리고 사물과 클라우드를 연결하는 강력한 무선 네트워크가 도입될 예정이다. 5G 네트워크에서는 데이터 중심의 서비스와 첨단 클라우드 앱이 빠르게 제공되고 지연 속도는 짧아지는 기틀이 마련될 것이다. 5G는 스마트 시티, 자율주행차 및 새로운 산업 효율성을 통해 지능형 연결 사회를 실현하도록 지원해 우리의 삶을 바꿀 것이다. 이를 실현하기 위해서는 더 많은 장치들이 연결되고 새로운 디지털 서비스가 제공됨에 따라 데이터 트래픽의 규모 및 복잡한 정도가 전례 없이 늘어나는 것을 처리할 수 있도록 네트워크가 더욱 빠르고 지능적이며 반응이 민첩해져야 한다.

3. 실리콘(Silicon)에서의 효율적인 러닝을 위한 신경 연산 원리 적용
인텔의 로이히(Loihi) 첨단 프로세서는 마이크로코드로 프로그래밍 가능한 방식의 러닝 아키텍처를 구현하며, 이는 컴퓨터 신경과학 분야의 최첨단 연구 영역인 신경가소성(neuroplasticity) 매커니즘을 다양하게 지원한다. 자연에서 발견되는 신경 연산의 기본적인 원리 가운데 대다수를 적용하여 로이히는 지도(supervised) 학습, 비지도(unsupervised) 학습, 강화 학습 및 원샷 학습을 위한 고도로 효율적이고 확장 가능한 러닝 성능을 제공할 수 있다. 해당 논문은 로이히 아키텍처에 적용된 원리를 설명하고 저전력, 실시간 온칩(on-chip) 러닝이라는 비전에 대한 인텔의 사전 연구 결과를 공유한다.

현재 머신 러닝 응용 분야에서 주로 사용되는 딥 러닝 알고리즘은 필요한 연산량이 많고 모델 크기도 큰 탓에 에너지 소비 측면에서 비용 부담이 큰 편이다. 클라우드 연결성, 지연 속도, 개인정보 보호 및 공공 안전성 등 여러 가지 이슈 사항을 해결하려면 엣지 단에서 지능형 연산이 이루어지는 것이 바람직하다. 신경 연산의 원리를 아키텍처, 회로 및 통합 디자인 솔루션에 적용하면 에너지 소비와 엣지 러닝 시스템의 연산 수요를 최소화할 수 있다.

4. 메모리 중심 컴퓨팅을 위한 새로운 메모리/스토리지 솔루션
커넥티드 디바이스와 시스템이 기하급수적으로 증가하면서 경이적인 양의 디지털 기록물이 생성되고 있다. 이러한 기록물들은 저장도 필요하지만 유용한 정보를 찾아낼 수 있도록 채굴(mine)도 이루어져야 한다. 요즘과 같은 빅데이터 시대는 메모리와 스토리지 구조 모두에서 근본적인 변화를 촉진하고 있다. 네트워킹 및 스토리지 프로토콜 비효율성을 방지하려면 데이터와 연산이 함께 이루어져야 한다. 이로 인해 더 큰 메모리 용량에 대한 수요가 촉진되고 있지만, 메모리 서브시스템 비용이 이를 저해하고 있다. 또한, 메모리 지속성에 대한 필요로 인해 스토리지 프로토콜의 간소화 뿐만 아니라 시스템 장애 후 속개(bring-up) 시간의 현저한 단축 또한 이루어질 것이다. 이번 발표는 메모리 중심 아키텍처에 대한 새로운 솔루션을 가치, 성능 및 전력 효율성을 중심으로 살펴본다.

메모리 중심 컴퓨팅은 에너지 효율적인 고성능 AI/머신러닝 활용을 구현할 잠재력을 지니고 있다. 머신 러닝, 동영상 캡처/재생 및 언어 번역 등 메모리 집약적인 워크로드가 폭발적으로 늘어나면서, DRAM/NVM 메인 메모리 다이 내부에 로직을 배치(이른바 근접 메모리 연산, near memory compute)하거나 연산 다이 내부에 임베디드되어 메모리 어레이 내부에서 연산을 실행(이른바 인메모리 연산, in-memory compute)하는 방식으로 근접 메모리에서 일부 연산을 미리 수행하는 것이 상당한 관심을 받고 있다. 두 가지 모두 중요한 목적은 메모리 어레이 내부에서 다수의 연산이 병렬로 미리 이루어지도록 해 메인/임베디드 메모리와 연산 유닛 사이에 상당한 데이터 이동을 줄이고 지연 속도도 줄이는 것이다.