스핀파 네트워크: 효율적인 AI 컴퓨팅의 다음 도약

인공지능(AI)은 우리의 삶을 변화시키고 있습니다. 산업을 혁신할 잠재력을 가진 이 기술은 수조 달러의 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.

보건 의료부터 교육, 교통, 엔터테인먼트, 금융에 이르기까지 AI는 각 분야의 효율성과 정확성을 크게 향상시켰습니다. AI는 에너지 효율성을 개선하는 데에도 기여하고 있습니다. 예를 들어, 전 세계 과학자들이 AI를 활용해 에너지 비용을 절감하는 새로운 종류의 소재를 만들기 위해 협력했습니다. create¹.

하지만 AI 자체의 막대한 에너지 수요는 어떨까요? 전력을 많이 소비하는 AI는 큰 도전 과제입니다. AI 애플리케이션이 급격히 증가함에 따라 에너지 수요도 크게 늘어나고 있어, 우리의 에너지 인프라에 부담을 주고 있습니다.

매일 머신러닝(ML) 모델은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 모델이 커지고 정교해질수록 이를 학습하고 실행하는 데 필요한 자원 요구량도 증가합니다.

ML 모델을 학습하려면 컴퓨팅 자원뿐만 아니라, 모델을 학습·배포·제공하는 데 필요한 IT 인프라를 보유한 데이터센터의 에너지와 물도 필요합니다.

“텍스트에서 비디오, 이미지로 이동함에 따라 이러한 AI 모델은 점점 커지고 있으며, 그에 따라 에너지 영향도 커지고 있습니다. 이는 전 세계적인 에너지 사용량과 배출량에 상당히 큰 기여가 될 것입니다.””

국제 에너지 기구(IEA)의 전망에 따르면, 데이터센터의 전 세계 전력 수요는 2022년 약 460 테라와트시(TWh)에서 2026년 1,000 TWh로 두 배가 될 것으로 예상되며, 이는 일본의 전력 소비량과 대략 맞먹습니다.

이미 데이터센터의 전력 소비량은 전 세계 전력 소비의 약 1.5%에 달하고 있습니다.

UNESCO와 런던 대학교(UCL)가 발표한 새로운 연구는 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)의 에너지 수요가 지속 가능성을 넘어섰다고 경고하며, 이를 바꾸기 위해서는 “우리가 AI를 사용하는 방식을 근본적으로 전환해야 한다”고 강조했습니다.

그들의 보고서에 따르면, 생성형 AI 도구는 매일 10억 명 이상이 사용하고 있으며, 각 프롬프트당 약 0.34와트시의 에너지를 소비합니다. 보고서는 “이는 연간 310기가와트시와 동일하며, 저소득 아프리카 국가의 300만 명 이상 인구가 연간 사용하는 전력량에 해당한다”고 밝혔습니다.

보고서에서 컴퓨터 과학자 팀은 에너지 절감을 크게 달성할 수 있는 세 가지 핵심 혁신을 제시했습니다. 첫째는 대형 모델만큼 스마트하고 정확하지만 에너지 사용량을 최대 90%까지 줄일 수 있는 소형 모델을 사용하는 것입니다. 둘째는 더 짧고 간결한 프롬프트와 응답으로 에너지 사용을 50% 이상 절감할 수 있으며, 셋째는 모델 압축을 통해 최대 44%의 에너지를 절감할 수 있습니다.

스마트 소프트웨어와 친환경 하드웨어로 AI 효율성 향상

에너지 효율적인 AI를 상징하는 녹색 잎에 삽입된 빛나는 AI 칩

점점 더 많은 개인이 AI를 채택하고 있을 뿐만 아니라, 기업들도 이 기술을 비즈니스에 통합하고 있습니다.

IBM 비즈니스 가치 연구소(IBV)의 연구에 따르면, 대다수(77%)가 고객의 속도에 맞추기 위해 생성형 AI를 신속히 도입해야 할 필요성을 느끼고 있습니다.

수년간 컴퓨팅 등 다양한 기술 혁신이 유사한 우려를 제기했으며, 이는 효율성 혁신을 통해 해결되었습니다. 이제 AI에도 동일한 접근이 가능해졌습니다. 연구자부터 기업까지 모두가 AI의 영향을 이해하고 부정적 영향을 완화할 해결책을 찾고 있습니다.

이러한 해결책에는 청정·재생 에너지 사용, 소형 모델 및 스마트 모델 학습이 포함됩니다.

AI의 에너지 효율성 문제를 해결하기 위해 연구자들은 두 가지 분야에 집중하고 있습니다:

• 소프트웨어 혁신
• 하드웨어 개선

하드웨어 분야에서는 전력 제한(power-capping)이 에너지 소비를 최대 15%까지 줄일 수 있는 해결책이 될 수 있습니다. 또한 ‘탄소 효율적인 하드웨어’는 “모델에 가장 탄소 효율적인 하드웨어 조합을 매칭한다”고 MIT가 설명했습니다.

10월 MIT 지속가능성 회의에서 LLSC의 에너지 인식 연구를 이끄는 Gadepally는 AI 모델 학습을 재고하고 보다 효율적인 하드웨어에 투자할 것을 제안했습니다. MIT 링컨 연구소는 Gadepally의 권고를 적용해 자체 데이터센터의 탄소 발자국을 줄이고 있습니다.

보다 계산 효율이 높은 하드웨어와 특수 하드웨어 가속기를 활용하는 것도 에너지 절감에 기여할 수 있습니다. 여러 처리 코어에 연산을 분산시켜 학습 시간을 단축하는 병렬화와, 데이터가 수집·사용되는 현장에서 연산을 수행하는 엣지 컴퓨팅은 유망한 하드웨어 솔루션입니다.

과학자들은 1000억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스 연결을 가진 인간 뇌를 모방해 기계를 개선하고 있습니다.

이는 전통적인 폰 노이만 아키텍처 대신 인공 뉴런과 시냅스를 활용해 뇌와 유사하게 정보를 처리하는 뉴로모픽 컴퓨팅으로, 에너지 효율과 연산 능력을 크게 향상시킵니다.

예를 들어, 서울대학교 공과대학 연구진은 유기-무기 하이브리드 소재를 기반으로 한 뉴로모픽 장치를 개발했습니다.

그들의 연구 핵심은 “재료 표면 전체에 균일한 이온 이동을 구현하는 것이 반도체 재료에 국소적인 필라멘트를 만드는 것보다 고성능 뉴로모픽 하드웨어 개발에 더 중요하다”고 강조했습니다.

빛은 AI 하드웨어를 개선하는 또 다른 방법입니다. 전기 신호 대신 광자를 이용하는 포토닉 컴퓨팅은 최소한의 열 손실로 병렬 연산을 가능하게 합니다.

몇 달 전 콜럼비아 공대 연구진은 포토닉과 고급 CMOS 전자 회로를 통합한 3D 포토닉-전자 플랫폼을 발표했으며, 이 칩은 800Gb/s의 높은 대역폭을 제공하면서 비트당 120펨토줄만 소비합니다. 5.3Tb/s·mm²의 대역폭 밀도도 기존 기준을 초과합니다.

지난 여름 미네소타 대학 과학·공학 대학 연구진은 계산형 랜덤 액세스 메모리(CRAM)라는 새로운 기술을 선보였으며, 이는 AI 에너지 사용을 1,000배 줄일 잠재력을 가지고 있습니다.

실리콘 포토닉스가 차세대 ML 가속기에 파괴적인 기술로 떠오르면서, Hewlett‑Packard 연구소는 AI 가속기 하드웨어의 기반이 될 에너지 효율적이고 확장 가능한 실리콘 포토닉 플랫폼을 소개했습니다.

광학 신경망(ONN)을 사용하는 포토닉 AI 가속기는 전통적인 전자 DNN과 달리 높은 병렬성, 초저 지연 및 최소 열 손실을 제공합니다.

제조는 용이하지만 실리콘 포토닉스는 규모 확대가 어려워, 이 플랫폼은 III‑V 화합물 반도체(예: InP, GaAs)와 함께 제작됩니다.

이제 AI를 더 효율적으로 만들 수 있는 새로운 방법이 등장했는데, 바로 대형 스핀 파동 가이드 네트워크를 활용해 고급 정보를 처리하는 것입니다. 스핀 파동은 정보 처리에 유망한 솔루션입니다.

이 AI 하드웨어 효율성 돌파구는 독일 뮌스터와 하이델베르크 대학의 과학자 팀이 이뤄냈습니다.

뮌스터 대학 물리학 교수인 루돌프 브라치치(Rudolf Bratschitsch) 교수는 방대한 스핀 파동 가이드 네트워크를 구축했으며, 이는 기존 전자 방식보다 훨씬 적은 에너지로 정보를 처리해 에너지 집약적인 전자에 대한 유망한 대안이 됩니다.

확장 가능한 마그노닉 회로: 에너지 효율 AI의 새로운 프론티어

마그노닉 네트워크를 보여주는 나노 규모 회로를 흐르는 스핀 파동

자성 절연체 기반 마그노닉 네트워크는 에너지 효율성 덕분에 정보 처리를 혁신할 수 있지만, 이러한 네트워크의 기본 구성 요소인 스핀 파동 가이드웨이는 분산 조정 능력이 부족하고 파동 전파 길이가 제한적입니다.

뮌스터와 하이델베르크의 과학자 팀이 이러한 제한을 해결했습니다.

과학 저널 Nature Materials⁷에 발표된 이 연구는 스핀 파동이 매우 멀리 전파될 수 있는 새로운 파동 가이드 제작 방식을 상세히 설명하며, 지금까지 가장 큰 스핀 파동 가이드 네트워크를 구축했습니다.

하지만 그것이 전부는 아닙니다. 팀은 파동 가이드 내에서 전송되는 스핀 파동의 특성을 제어하는 데에도 성공했습니다. 예를 들어, 과학자들은 특정 인터페이스에서 스핀 파동의 파장과 반사를 정밀하게 변경할 수 있었습니다. 연구는 다음과 같이 언급했습니다:

“이 파동 가이드는 정밀하고 국소적인 이온 주입 덕분에 연속적으로 분산을 조정할 수 있어 일반적인 에칭 파동 가이드와 차별화됩니다.”

전자 스핀 또는 고유 각운동량은 전자의 기본 양자역학적 특성으로, 여러 스핀의 정렬이 자성 특성을 결정합니다. 이제 교류 전류가 안테나와 함께 자성 물질에 가해지면 변화하는 자기장이 생성되고, 물질 내 스핀이 스핀 파동을 발생시킬 수 있습니다.

스핀 파동은 자성 물질의 여기 현상이며, 고급 정보 처리에 흥미로운 가능성을 제공합니다.

그 매력적인 점은 강한 비선형성 및 기가헤르츠(GHz)에서 테라헤르츠(THz)까지의 고속 작동이라는 독특한 특성에 있습니다.

최근 연구자들은 나노 규모 자성 구조와 네트워크에서 스핀 파동을 활용해 신호 처리 및 컴퓨팅에 적용하고 있습니다. 이 신기술은 전통적인 반도체 마이크로일렉트로닉스가 갖는 계산 밀도와 고차원 처리 능력의 한계를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

무엇보다도 스핀 파동 기술의 낮은 에너지 발자국이 특히 매력적입니다.

이 기술의 유용성은 스핀 파동의 위상, 주파수, 진폭에 정보를 인코딩할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 전자기파와 유사하게 이러한 파라미터에 따라 전파 특성이 달라지는 점을 활용해 유연한 데이터 처리를 가능하게 합니다.

스핀 파동은 현재 다양한 개별 구성 요소를 만드는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 이진 입력에 논리 연산을 수행해 단일 이진 출력을 생성하는 논리 게이트가 그 한 예이며, 여러 입력 신호 중 하나를 선택하는 멀티플렉서도 있습니다.

그 외에도 교차점, 결합기, 메모리, 다수결 게이트, (디)멀티플렉서, 간섭계, 분할기, 스펙트럼 분석기 등이 있습니다.

이 모든 장치는 독립적인 정보 처리 유닛으로 작동하거나, 더 큰 복합 네트워크에 통합되어 고급 기능을 수행할 수 있습니다.

대규모 네트워크에서는 요소들을 연결하는 맞춤형 스핀 파동 가이드가 중요합니다. 이러한 가이드는 파동을 한 요소에서 다른 요소로 전달하고, 최소 전파 손실을 요구합니다. 따라서 이 가이드는 기능성 스핀 파동 장치로도 활용됩니다.

하지만 지금까지 이러한 구성 요소들을 연결해 더 큰 회로를 만든 사례는 없었습니다.

“전자와 같은 대규모 네트워크가 아직 구현되지 않은 이유는, 특히 마이크로미터보다 좁은 가이드가 나노 규모일 경우, 스핀 파동이 가이드 내에서 강하게 감쇠되기 때문입니다.” — 물리학자 브라치치 교수

따라서 팀은 현재 가장 낮은 감쇠를 보이는 물질인 이트륨 철석(YIG)을 사용했습니다. YIG는 가장 낮은 감쇠와 가장 긴 스핀 파동 전파 길이를 가지고 있어 밀리미터까지 전파됩니다.

스핀 파동 가이드를 구현하려면 보통 리소그래피 방식을 사용합니다. YIG에서 나노 규모 가이드를 만들기 위해 고급 제조 방법은 얇은 YIG 필름을 반응성 이온 식각으로 가공하는 것입니다. 그러나 고품질 YIG 필름과 최첨단 식각 공정에도 불구하고 보고된 최대 전파 길이는 54µm에 불과합니다.

하이브리드 구조 개발은 YIG 필름에 강자성 금속 나노스트립을 결합해 이중자기 결합을 통해 약 20µm의 스핀 파동 전파 길이를 만들기도 합니다.

이온 주입도 최근 YIG에서 스핀 파동을 조작하는 데 사용되었습니다. 집속 이온 빔 작성을 통해 서브마이크로미터 규모에서 YIG 필름을 정밀하게 변형할 수 있게 되었습니다.

과학자들은 상용 110nm 두께의 YIG 필름에 실리콘 이온 빔을 사용해 개별 스핀 파동 가이드를 새겼습니다.

마스크 없는 주입 공정은 하나의 기판에 여러 맞춤형 스핀 파동 구조를 만들 수 있게 했으며, 웨이퍼 규모의 마그노닉 집적 회로 제작에도 확장 가능합니다.

또한 전자빔 리소그래피 필름을 이용해 금 마이크로스트립 안테나를 제작해 연속파 마이크로파 신호로 스핀 파동을 유도했습니다. 외부 정적 평면 자기장 H0 (μ0H0 = 50 mT)를 적용해 표면 모드 스핀 파동을 발진시켰습니다.

이 방법으로 198개의 노드를 가진 대규모 네트워크를 구축했으며, 이는 대규모 마그노닉 집적 회로의 문을 열었습니다. 또한 고품질 복합 구조를 복제 가능하고 유연하게 만들 수 있게 되었습니다.

게다가 팀은 100 µm 이상의 스핀 파동 전파 길이를 달성했으며, 식각 없는 접근법을 통해 34개의 병렬 입력 포트와 34개의 출력 포트로 구성된 통합 스핀 파동 네트워크를 구현했습니다. 연구는 다음과 같이 밝혔습니다:

“이 결과는 뛰어난 제어 능력을 갖춘 고급 마그노닉 네트워크 구현과 저손실 대규모 스핀 파동 컴퓨팅 시스템 실현을 위한 흥미로운 길을 열어줍니다.”

효율적인 AI에 투자하기

인공지능 분야에서 NVIDIA Corporation (NVDA )은 AI 가속기와 칩으로 명백한 선두주자입니다. 시가총액 4조 달러가 넘는 세계 최대 기업인 NVIDIA는 에너지 효율적인 아키텍처에도 투자하고 있습니다.

NVIDIA Corporation (NVDA )

Nvidia의 GPU는 와트당 성능 향상을 제공합니다. 특히 Blackwell 아키텍처는 트릴리언 파라미터 LLM을 이전 Hopper 아키텍처보다 최대 25배 적은 비용과 에너지로 구동할 수 있다고 약속합니다.

Blackwell은 Jensen Huang CEO가 지난해 말에 “매우 높은 성능과 매우 높은 에너지 효율성을 목표로 설계되었습니다.”라고 말했습니다.

Nvidia는 또한 LLM 추론 작업을 처리하기 위해 NVIDIA GB200 NVL72와 NVIDIA GB300 NVL72라는 액체 냉각 시스템을 제공하며, 이 아키텍처는 테스트 시 정확도와 성능을 최적화하도록 설계되었습니다.

이 기술 대기업은 NVIDIA EGX™ 플랫폼을 통해 강력한 컴퓨팅, 원격 관리, 시스템 및 소프트웨어를 결합해 엣지 AI 연구·개발에 참여하고 있습니다. NVIDIA IGX Orin™은 산업 및 의료 환경을 위해 설계되었으며, NVIDIA Jetson™ 플랫폼은 로봇 솔루션입니다.

또한 Nvidia는 광자 기술에도 연구하고 있습니다. 올해 초 회사는 수백만 개의 GPU를 사이트 간에 연결하면서 에너지 소비와 운영 비용을 줄이는 새로운 공동 패키징 실리콘 포토닉 네트워킹 스위치를 발표했습니다.

“실리콘 포토닉을 스위치에 직접 통합함으로써 NVIDIA는 하이퍼스케일 및 엔터프라이즈 네트워크의 기존 한계를 깨고 수백만 GPU AI 팩토리를 열어가고 있습니다.”

– 황

이 새로운 기술은 레이저 빔을 사용해 광섬유 케이블을 통해 칩 간에 정보를 전송합니다. 이는 올해 말부터 2026년까지 출시될 예정입니다.

회사는 이 기술을 자사 주력 GPU 칩에 더 널리 적용하려고 검토했지만, 현재는 전통적인 구리 연결이 공동 패키징 광 연결보다 “수십 배” 더 신뢰성이 높아 아직 계획이 없습니다.

Nvidia의 시장 실적을 살펴보면, 2022년 10월에 NVDA 주가는 11달러 이하였으나 현재는 165달러 이상으로 거래되고 있습니다. 현재 EPS(TTM)는 3.10이며 P/E(TTM)는 53.12입니다. 회사는 배당 수익률도 제공하지만, 0.02%에 불과합니다.

재무 측면에서 2026 회계연도 1분기 Nvidia는 매출 441억 달러를 기록했으며, 이는 전 분기 대비 12% 증가한 수치입니다. 데이터센터 매출은 391억 달러로 전 분기 대비 10% 상승했습니다.

AI 인프라에 대한 수요는 “믿을 수 없을 정도로 강력하다”고 Huang은 언급했습니다.

최신 NVIDIA Corporation (NVDA) 주식 뉴스 및 개발

결론

세계가 AI를 지속적으로 채택함에 따라 효율성 향상, 생산성 증대, 의사결정 개선, 개인화된 경험을 약속하는 이 기술의 시장 규모는 2025년에 수십억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

하지만 에너지 집약적인 AI에 대한 수요가 증가함에 따라 에너지 요구량도 늘어나 전력망에 부담을 주고 온실가스 배출이 증가합니다.

진정한 효율적인 AI를 달성하려면 소프트웨어와 하드웨어 모두의 진화에 대한 협력적인 노력이 필요합니다. 이러한 배경에서 스마트 모델 학습, 소형 모델, 간결한 프롬프트, 모델 압축, 뉴로모픽 컴퓨팅, 엣지 AI, 포토닉스와 같은 혁신은 규모가 지속 불가능한 에너지 요구와 함께하지 않는 미래를 만들 수 있습니다.

여기서 스핀 파동 컴퓨팅의 최신 돌파구는 저전력·고성능 컴퓨팅의 미래를 정의할 수 있으며, 차세대 AI 아키텍처의 기반이 될 가능성이 있습니다.

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참고 문헌:

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