독일 연구진, AI 에너지 효율 10배 향상 기술 개발

스핀파 활용한 웨이브가이드 기술로 198개 노드 네트워크 구축

 

 

독일 뮌스터 대학교와 하이델베르크 대학교 공동 연구팀이 인공지능(AI) 하드웨어의 에너지 효율을 10배 향상시킬 수 있는 혁신적인 자기파(spin wave) 기술을 개발했다고 발표했다. 루돌프 브라치치 뮌스터대 물리학과 교수가 이끄는 연구팀은 스핀파를 활용한 새로운 웨이브가이드 제작 방법을 통해 지금까지 개발된 것 중 가장 큰 규모인 198개 노드를 가진 스핀 웨이브가이드 네트워크를 구축했다. 이 연구 결과는 세계 최고 권위의 과학 저널 '네이처 머티리얼스(Nature Materials)'에 게재됐다.

 

스핀파는 자성 물질 내에서 전자의 스핀(회전) 정렬이 파동처럼 전파되는 현상을 의미한다. 기존 전자 기반 컴퓨팅과 달리 스핀파는 전자의 움직임 없이도 정보를 처리할 수 있어 에너지 손실이 극적으로 줄어든다. 연구팀은 현재 알려진 가장 낮은 감쇠율을 가진 이트륨 철 가넷(YIG) 소재의 110나노미터 두께 박막에 실리콘 이온빔을 사용해 개별 스핀파 웨이브가이드를 새겨넣는 방법을 개발했다. 이를 통해 스핀파가 기존보다 훨씬 멀리까지 전파될 수 있게 됐다.

 

기존 전자 회로에서는 논리 게이트나 멀티플렉서 같은 개별 소자들을 연결하는 과정에서 신호 감쇠가 심해 나노 스케일에서 대규모 네트워크 구축이 어려웠다. 브라치치 교수는 "지금까지 전자공학에서 사용되는 것과 같은 대규모 네트워크가 실현되지 못한 이유는 개별 스위칭 소자들을 연결하는 웨이브가이드에서 스핀파가 크게 감쇠되기 때문"이라고 설명했다. 하지만 이번 연구에서는 스핀파의 파장과 특정 인터페이스에서의 반사를 정확히 제어할 수 있게 되어 이 문제를 해결했다.

 

이번 기술의 핵심은 복잡한 구조를 유연하고 재현 가능하게 제작할 수 있다는 점이다. 연구팀이 개발한 방법은 고품질의 스핀파 웨이브가이드를 대량 생산할 수 있는 가능성을 열어줬다. 스핀파 기반 컴퓨팅은 기존 AI 하드웨어 대비 에너지 소비를 대폭 줄일 수 있어, 급증하는 AI 애플리케이션으로 인한 에너지 인프라 부담을 해결할 혁신적 대안으로 주목받고 있다. 특히 데이터센터와 엣지 컴퓨팅 환경에서 저전력 AI 처리 장치로의 응용이 기대된다.

 

전문가들은 이번 연구가 AI 하드웨어 분야에 패러다임 전환을 가져올 수 있다고 평가한다. 독일연구재단(DFG)이 지원하는 '지능형 물질' 협력연구센터 1459의 일환으로 진행된 이 연구는 스핀파 기반 컴퓨팅의 상용화 가능성을 한층 높였다. 업계에서는 향후 3-5년 내 스핀파 기반 AI 프로세서의 프로토타입이 등장할 것으로 예상하고 있으며, 이는 현재 에너지 집약적인 GPU 중심의 AI 컴퓨팅 구조에 근본적 변화를 가져올 것으로 전망된다.

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참고 링크:

• Science Daily - This magnetic breakthrough could make AI 10x more efficient
• Nature Materials - Spin-wave interference patterns and networks
• 뮌스터 대학교 물리학과

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