英케임브리지, 인간두뇌 모방 칩 공개…AI 전력 70% 절감 가능성

이번 산화하프늄 메모리스트 기술은 케임브리지 엔터프라이즈(Cambridge Enterprise)를 통해 특허가 출원된 상태다. [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] 케임브리지대학교 연구팀이 산화하프늄(HfO₂) 기반 메모리스트(memristor) 구조를 개선해, 스위칭에 필요한 전류를 기존 산화물 소자 대비 약 100만분의 1 수준까지 낮추는 데 성공했다. 연구 결과는 과학 저널 사이언스 어드밴스(Science Advances)에 게재됐으며, AI 연산의 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 차세대 뉴로모픽(신경모방) 하드웨어로 주목된다.

30일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 메모리스트는 데이터를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 프로세서 기능을 하나의 소자에서 처리하는 구조다. 기존 컴퓨터처럼 데이터가 메모리와 연산 유닛 사이를 오가는 과정이 줄어들어, 전체 시스템의 에너지 효율을 크게 높일 수 있다. 연구팀은 이러한 구조를 활용할 경우 컴퓨팅 전력 소비를 70% 이상 절감할 수 있다고 설명했다.

기술적 핵심은 스위칭 방식의 변화다. 기존 HfO₂ 메모리스트는 내부에 형성되는 '필라멘트'(도전 경로)의 생성과 파괴로 저항 상태를 바꾸는데, 이 방식은 동작이 불규칙해 소자 간 편차와 연산 정확도 저하 문제가 있었다. 반면 이번 연구에서는 스위칭이 소자 내부가 아닌 ‘계면'(interface)에서 일어나도록 설계했다.

연구팀은 HfO₂에 스트론튬과 티타늄을 추가하고, 2단계 공정으로 박막을 형성해 pn 접합 기반 인터페이스 구조를 구현했다. 이를 통해 보다 안정적이고 반복 가능한 스위칭이 가능해졌으며, 소자 간 균일성도 크게 개선됐다.

성능 측면에서도 의미 있는 결과가 나왔다. 10⁻⁸암페어 이하의 초저전류로 동작하면서도 10만초 이상의 데이터 유지 시간, 5만 회 이상의 스위칭 내구성을 확보했다. 또한 약 1V 수준의 낮은 전압으로 수백 단계의 전도도 조절이 가능해, 인간 뇌의 시냅스처럼 아날로그 방식의 정보 처리를 구현할 수 있는 기반을 마련했다.

다만 상용화까지는 과제가 남아 있다. 현재 공정에는 약 700도의 고온이 필요해 표준 CMOS 제조 공정과 직접적인 호환이 어렵다. 연구팀은 공정 온도를 낮추는 방향으로 후속 연구를 진행 중이며, 사용된 재료 자체는 기존 반도체 공정과 호환 가능하다고 설명했다.

이번 기술은 케임브리지 엔터프라이즈를 통해 특허 출원도 완료된 상태다. 업계에서는 데이터 이동이 병목이 되는 AI 시대에 메모리스트 기반 뉴로모픽 칩이 전력 효율 문제를 해결할 수 있는 유력한 대안이 될지 주목하고 있다.