Special 차세대 AI 산업 핵심 반도체 세라믹 기술 동향(1)

차세대 컴퓨팅을 위한 MRAM 소자 및 소재

백승헌_한국과학기술연구원 반도체기술연구단 선임연구원

1. 차세대 컴퓨팅이란?

현재 우리는 4차 산업혁명에 따른 변화의 중심에 있다. 4차 산업혁명은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술이 융합되어 산업 전반에 혁신을 가져오는 변화를 의미한다. 반도체 산업 역시 이를 피해 갈 수 없으며 특히 인공지능의 발전에 따라 반도체의 개발 방향이 급격하게 변화하고 있다. 4차 산업혁명의 가장 큰 변화 중 하나는 데이터의 기하급수적인 증가이다 (그림 1). IoT 기기, 스마트폰, 산업용 센서 등에서 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 늘어나고 있으며 이러한 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하기 위해서는 빠른 데이터 접근 속도와 높은 처리 능력이 요구된다. 따라서 AI의 성능을 극대화할 수 있는 새로운 컴퓨팅 기술이 필요하다.

그림 1. 2017 IDC Report 일부, 2025년까지 전 세계적으로 생산될 데이터 예측.[1]

  현재 널리 사용 중인 컴퓨터 시스템은 폰 노이만(Von Neumann) 방식의 컴퓨터로 데이터는 메모리에 저장하고 데이터 처리는 CPU에서 순차적으로 하는 방식이다 (그림 2(a)). 이는 굉장히 범용성이 높은 구조이지만 처리해야 할 정보가 많아지면 데이터가 이동하는 통로 (데이터 버스)에 병목현상이 발생하고 이는 메모리와 CPU 사이에 자연현상을 일으킨다. 이로 인해 전반적인 시스템 성능 감소가 일어나고 이를 폰 노이만 병목현상이라 부른다. 특히 빅데이터 기반 인공지능, 딥러닝 등 최근 많은 연구가 진행 중인 기술들은 굉장히 많은 데이터를 동시다발적으로 처리해야 하므로 폰 노이만 병목현상이 빈번하게 일어난다. 매우 극단적인 경우 데이터를 처리하는데 사용되는 시간과 에너지보다 데이터가 메모리와 CPU 사이를 이동하는데 더 많은 시간과 에너지가 소모되는 현상이 발생하기도 한다. 따라서 폰 노이만 병목현상을 해소하기 위해 새롭게 제안된 비(非) 폰 노이만 컴퓨팅 방식에는 메모리 중심 컴퓨팅 기술 (Memory Centric computing)이 있다 (그림 2(b)). 이는 메모리 내에서 연산을 수행하고 그 결과를 CPU로 전달하는 개념으로 데이터의 이동을 최소화하는 컴퓨팅 방식이다

그림 2. (a) 폰 노이만 컴퓨터의 데이터 처리 방식. Processing unit (정보처리장치) 에서 데이터를 메모리로부터 불러와 처리한다. (b) 비 폰 노이만 컴퓨터의 데이터 처리 방식. 우측의 메모리 영역 (Memory array)에서 데이터의 연산을 수행하고 연산 결과만 Processing unit으로 가져간다. 데이터 버스를 통해 이동하는 데이터의 양이 매우 적음을 알 수 있다.[2]

  가장 대표적인 비 폰 노이만 컴퓨팅에는 Processing in memory (PIM) 혹은 뉴로모픽 컴퓨팅이라고 불리는 방식이 있다. 두 방식 모두 메모리 영역에서 연산을 수행하여 데이터 이동을 최소화하는 방식이다. 이러한 형태의 컴퓨팅을 위해서는 비트라인과 워드라인의 교차점에 메모리 셀을 배치하는 크로스바 구조가 핵심 역할을 한다 (그림 2(b)의 Memory array). 효율적인 차세대 컴퓨팅을 위해서는 크로스바를 구성하는 메모리 소자가 매우 빠르고, 저전력으로 동작해야 한다. 그림 2(b)에서 차세대 컴퓨팅을 위한 다양한 메모리 후보군을 보여준다. 현재 상용화된 실리콘 반도체 기반의 SRAM과 우리나라의 대표적인 메모리 소자인 DRAM과 NAND flash 소자가 사용될 수 있다. 이들은 모두 전하 기반의 메모리 소자라는 특징과 이미 상용화되어 안정적인 제품 공급이 가능하다는 장점이 있다. 이와 반대로 아직 제품화되지는 않았지만 많은 연구가 수행 중인 차세대 비휘발성 메모리 (emerging non-volatile memory, eNVM)로 불리는 저항메모리(Resistive Random access memory, RRAM), 상변화 메모리(Phase change Memory, PCM)와 자기메모리(Magnetic Random access memory, MRAM)가 있다. 이 3가지 메모리는 eNVM의 대표적인 예시로 저항 변화를 기반으로 하는 메모리 소자이며 모두 비휘발성이라는 특징을 갖는다. 최근 많은 연구에서 eNVM 기반 차세대 컴퓨팅이 기존 SRAM 혹은 DRAM 기반 차세대 컴퓨팅보다 더 에너지 효율적인 동작을 나타낼 수 있다고 보고되었다.

  본 글에서는 이 중에서 MRAM 차세대 컴퓨팅을 소개하고자 한다. 먼저 MRAM의 특징을 소개하고 MRAM 기반 PIM 컴퓨팅을 소개하고자 한다. 또한 MRAM의 물리적인 특징을 활용한 확률론적 컴퓨팅(Probabilistic Computing)이라는 새로운 차세대 컴퓨팅 분야를 소개하고자 한다. 마지막으로 MRAM이 차세대 컴퓨팅 분야에서 더 좋은 성능을 보이는 데 필요한 소재 및 소자 부분 도전과 개선을 소개하면서 마무리 짓고자 한다.

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