[테크월드=박진희 기자] 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. 인텔은 5G와 메모리 분야의 기술 발전을 포함해 다양한 종류의 미래 기술 응용 분야에 획기적인 영향을 미칠 수 있는 17건의 과학 논문과 관련 시연을 발표했다.
ISSCC 발표 연구 내용
1. 통합 전력 공급 미니봇용 22나노미터 CMOS 기반 저전력 로봇 SOC의 분산 자율, 협업형 멀티-로봇 시스템
소개: 해당 논문에서 인텔은 점프하거나 기어가는 동작이 가능한 통합 전력 공급 기반의 미니봇을 사용한 분산형, 자율 협업 멀티로봇 시스템을 소개한다. 예로 수색과 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.
2. 5G 무선 통신: 변곡점
소개: 5G 시대가 다가오면서 컴퓨팅, 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.
3. 실리콘(Silicon)에서의 효율적인 러닝을 위한 신경 연산 원리 적용
소개: 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.
4. 메모리 중심 컴퓨팅을 위한 새로운 메모리/스토리지 솔루션
소개: 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.
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