인공지능 구현을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 : 리뷰

Abstract

인공지능 시장의 성장과 더불어 지능형 반도체 시장은 연평균 35.5%의 고성장을 기대하고 있다. 지능형 반도체 구현을 위해 국내외 다양한 연구 기관에서 설계가 용이한 CMOS 기반 회로로 개발 이 진행되고 있다. 대표적으로 IBM의 TrueNorth 칩과 Intel의 Loihi 칩 등이 있으며, 이러한 지 능형 반도체 시스템의 경우 GPU 등을 사용하는 인공지능 방식에 비해 1/1000 정도의 저전력으로 동작이 가능하다. 본 논문에서는 저항 변화형 시냅스 소자를 기반으로 한 소자 및 어레이 제작, 셀 렉터와 스택 구조 형성, 적합한 뉴런 구조 검증, 학습 알고리즘, 응용 회로 제작 등에 대한 관련 기 술을 검토하고, 시장 진입 가능성 등에 대해 검토하고자 한다.

Along with the growth of the artificial intelligence market, the intelligent semiconductor market is expected to grow at an annual average of 35.5%. In order to implement intelligent semiconductors, various research institutes at internal and external are developing a CMOS-based circuit that is easy to design. Representatively, there are IBM’s TrueNorth chip and Intel’s Loihi chip, and such intelligent semiconductor systems can operate at a low power of about 1/1000 compared to artificial intelligence methods using GPUs. In this paper, we will review related technologies for device and array fabrication, selector and stack structure formation, suitable neuron structure verification, learning algorithm, and application circuit fabrication based on resistance-variable synaptic devices, and the possibility of market entry