LLM 메모리 병목 해결할 PIM 반도체 개발

안녕하세요, 리키입니다. 요즘 인공지능, 특히 대규모 언어모델(LLM)이 워낙 크게 확산되면서 AI 반도체에서 메모리 병목 현상과 전력 소모 문제가 심각해지고 있는 상황입니다. 이런 문제를 해결하기 위해 동국대학교 연구팀이 차세대 PIM 반도체 개발에 나섰다는 소식을 들려드리려고 합니다.

기존 컴퓨터 구조에서는 데이터를 메모리에서 꺼내 연산장치로 보내고 다시 저장하는 과정이 반복되면서 병목이 발생하고 전력 소모가 커지더군요. PIM(Processing-in-Memory) 기술은 이러한 데이터 이동을 줄여서 메모리 안에서 연산을 함께 수행하는 차세대 기술로 꼽힙니다. 이 기술이 AI 연산 효율을 높일 수 있는 핵심 열쇠가 되는 것입니다.

이번 연구는 바로 이 메모리 병목 문제를 해결하고 기존 폰 노이만 구조의 한계를 넘어서기 위한 목표를 가지고 진행되었습니다. 과학기술정보통신부가 주관하는 과제에서 동국대학교 김성준 교수팀이 주관기관으로 참여했고, 인하대학교 서영교 교수팀, 서울과기대학교 심원보 교수팀이 공동 연구개발기관으로 참여하여 협력하고 있습니다.

연구팀은 특히 LLM 가속을 위한 터너리 기반의 3T IGZO와 강유전체 기반의 FeFET을 결합한 비휘발성 PIM 소자 기술을 개발하는 데 집중했습니다. 이 과정에서 하프늄 기반 강유전체(HZO)를 활용하여 정밀한 다중 상태 제어 기술을 확보했고, BEOL 호환 공정을 통해 3차원 수직 적층 어레이 구현 능력까지 입증했다고 합니다.

결국 이번 연구는 비휘발성 소자 기술을 통해 AI 반도체의 효율성과 성능을 한 단계 끌어올릴 수 있는 기초 기술을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하여 AI 반도체 시장에 적용될지 지켜보는 것이 중요하겠지요.

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참고 원문: https://news.nate.com/view/20260515n14307?mid=n1101