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- 현재 프로세서의 트랜지스터와 회로는 더 최적화되거나 더 작아질 수 없다.
- 현대의 AI 모델은 훈련과 운영을 위해 끊임없이 증가하는 컴퓨팅 파워를필요
- 현대 기술로는 이를 위해 엄청난 양의 에너지가 소모된다.
- 기존 컴퓨터 아키텍처에 직접 통합될 수 있는 최초의 광 기반 시스템

AI를 위한 최초의 광자 프로세서
새로운 개발로 인공 지능에 적합한 광 기반 컴퓨팅이 가능해졌다.

빛을 이용한 컴퓨팅의 획기적인 발전:
미국의 연구진이 일반적인 AI 시스템을 실행할 수 있는 광자 프로세서를 처음으로 개발했다. 이는 기존 컴퓨터 아키텍처에 직접 통합될 수 있는 최초의 광 기반 시스템이다. 초기 테스트에서 광자 프로세서는 이미 최신 엔비디아 그래픽 프로세서만큼 빠르고 정확했고, 훨씬 적은 에너지가 필요했다. 연구팀은 "네이처"에 이 시스템을 통해 더욱 효율적인 인공지능을 향한 새로운 길을 열었다고 보고했다. 

▲ 이 프로세서는 빛을 기반으로 작동한다. 고급 AI 애플리케이션도 실행할 수 있는 최초의 광자 프로세서다. © Lightmatter

인공지능의 급속한 발전으로 인해 전자 컴퓨터 기술은 한계에 도달하고 있다. 현재 프로세서의 트랜지스터와 회로는 더 최적화되거나 더 작아질 수 없다. 동시에, 현대의 AI 모델은 훈련과 운영을 위해 끊임없이 증가하는 컴퓨팅 파워를 필요로 하며, 현대 기술로는 이를 위해 엄청난 양의 에너지가 소모된다.

빛 기반 컴퓨팅, 즉 광자공학은 오랫동안 이 문제에 대한 잠재적인 해결책으로 여겨져 왔다. 디지털 시스템과 달리 광자 칩은 유사하고 대규모로 병렬로 작동한다. 컴퓨팅 작업은 전자로 인코딩되지 않고 서로 다른 강도와 파장의 레이저 펄스로 인코딩된다. 그리고 이러한 펄스는 간섭을 일으키지 않고 동일한 시스템에서 동시에 처리될 수 있다.

▲ 광자 시스템은 전자 대신 빛을 데이터 송신기로 사용한다. © sakkmesterke/ 게티 이미지

신경망을 위한 광자 프로세서

미국 스타트업 Lightmatter의 수석 저자이자 CEO인 니콜라스 해리스는 "아직까지 어떤 광자 칩도 실용적인 AI 응용 분야에 필요한 정밀도를 달성하지 못했다"며 "이전 시연은 매우 단순화된 벤치마크 테스트에 국한되었다"고 설명했다. 대규모 AI 모델을 기반으로 한 첨단 인공지능에는 성능이 부족했으며, 광자 부품을 기존 컴퓨터와 서버 아키텍처에 통합하는 데에도 문제가 있었다.

이제 상황이 바뀌었다. 해리스와 그의 팀은 최초로 더욱 복잡한 인공 지능을 실행할 수 있는 광자 프로세서를 개발했다. 해리스는 "저희가 아는 한, 이것은 생성 변환기 모델, 분류 및 분할 네트워크, 강화 학습 알고리즘을 포함하여 특별한 수정 없이 최신 세대 신경망을 실행할 수 있는 최초의 광자 프로세서다"고 말했다.

엔비디아 그래픽 프로세서만큼 빠르다.

예를 들어 초기 테스트에서 생성 AI 모델인 "나노-GPT"는 셰익스피어 스타일의 텍스트를 생성했고, 또 다른 AI는 영화 리뷰의 내용을 기반으로 긍정적 또는 부정적으로 분류했다. 최대 2천만 개의 매개변수를 갖춘 신경망을 기반으로 한 다른 AI 시스템은 이미지를 분류하거나 컴퓨터 게임인 팩맨을 실행했다. 답변의 정확도와 신뢰도는 작업에 따라 30~90% 사이였다.

속도 측면에서 광자 프로세서는 이미 경쟁력을 입증했다. 이 프로세서는 이러한 작업에 대해 초당 65.5조 개의 부동 소수점 16비트 연산의 컴퓨팅 성능을 달성했다. 새로운 광자학 프로세서는 엔비디아의 A100 그래픽 프로세서보다 3배 빠르고 시장 선두주자인 최신 GPU 모델인 H100과 비슷하다고 이 연구에는 참여하지 않은 예나 대학교의 광자학 연구원 마리오 케미츠가 설명했다.

에너지 효율성은 더 높다‘

중요한 점은 광 기반 컴퓨터 구성 요소가 기존 그래픽 프로세서보다 실행하는 데 훨씬 적은 에너지가 필요하다는 것이다. 해리스와 그의 팀은 에너지 소비량을 전기 78W(와트), 광 출력 1.6W로 추산한다. "이것은 광자 프로세서가 16비트 작업당 약 1.22pJ(피코줄)의 에너지 효율을 가진다는 것을 의미한다"고 케미츠는 설명했다. 이는 엔비디아의 A100 GPU보다 에너지 효율성이 10배 더 높다.

해리스는 "컴퓨팅 역사상 처음으로 기존 전자 시스템과 동일한 수준의 정밀도와 효율성으로 복잡한 실제 작업을 수행할 수 있는 비(非)트랜지스터 기반 기술을 시연했다"고 말했다. 기존의 광자학 접근 방식과는 달리, 새로운 광 기반 프로세서는 단순히 실험실용 프로토타입이 아니라 완벽하게 작동하고 효율적인 시스템이다.

▲ 광파도관과 광자 텐서 코어(왼쪽) 및 디지털 제어 인터페이스가 있는 광자 칩 중 하나의 미세한 이미지. © Lightmatter

구조: 광자공학과 전자공학의 결합

이는 광자 및 전자 부품을 원활하게 연결하는 프로세서 아키텍처를 통해 가능해졌다. 프로세서의 핵심은 6개의 실리콘 기반 광자 칩으로 구성되어 있으며, 아날로그 레이저 신호를 사용하여 실제 컴퓨팅 작업을 수행한다. 이 광 기반 프로세서 코어 앞에는 디지털 신호를 광학 신호로 변환하고, 예를 들어 AI 학습 중에 생성된 가중치를 AI로 다시 전송하는 전자 제어 모듈이 있다.

해리스는 "우리의 접근 방식을 사용하면 기존 인프라와 알고리즘을 적용할 필요가 없다"고 설명한다. "저희의 실용적인 접근 방식은 다른 혁신적인 기술의 개발과 유사하다. 초기 그래픽 프로세서는 컴퓨터 프로세서를 대체하지 않았지만, 처음에는 그래픽 작업을 맡아 보완하는 역할만 했다." GPU가 일반 컴퓨팅에 사용되기 시작한 것은 훨씬 나중의 일이었다. 처음에는 암호화폐 채굴자에 의해 사용되다가 나중에는 인공지능에 사용되었다.

Lightmatter CEO는 "마찬가지로 광자 프로세서는 더 폭넓은 응용 분야를 찾기 전에 먼저 AI 작업을 위한 특수 가속기 역할을 할 수 있다"고 말했다.

▲ 일반적인 컴퓨터 아키텍처에 둘러싸인 광자 프로세서의 모습. © Lightmatter

“컴퓨터 기술의 이정표”

해리스와 그의 팀에 따르면, 그들의 광자 프로세서는 컴퓨터 기술에 있어서 이정표라고 한다. 이는 더 트랜지스터 크기 조정에만 기반하지 않는 진보의 길을 열어주기 때문이다. 새롭게 개발된 광자 프로세서의 또 다른 장점은 현대 칩 공장에서 흔히 볼 수 있는 방법을 사용해 생산할 수 있다는 것이다.

"광학 영역에서 빠르고 에너지 효율적인 아날로그 신호 처리 방법을 전자 디지털 기술과 결합하려는 대담한 시도가 여기서 실현되었다"고 독일 전기, 전자 및 정보 기술 협회(VDE)의 데미안 두덱(Damian Dudek)은 말했다. "이것은 최신의 '하이테크'로, 집적 반도체 회로의 제조 방법을 사용하고 에너지 효율 측면에서 새로운 영역을 개척한 것이다."
(Nature, 2025; doi: 10.1038/s41586-025-08854-x)
출처: Nature, Lightmatter, Science Media Center

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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