2D TFET 기술을 이용한 에너지 절약 뇌 영감 컴퓨팅 플랫폼 혁신 연구

Seoul컴퓨터는 그 능력이 크게 향상되었습니다. 데이터 처리와 예측을 매우 잘할 수 있습니다. 그러나 인간의 두뇌는 훨씬 적은 에너지를 사용합니다. 최고 성능의 컴퓨터조차도 이미지 처리와 같은 작업을 처리하는 데 인간 두뇌보다 약 10,000배 더 많은 에너지를 필요로 합니다.

컴퓨터의 에너지 사용을 줄이는 것은 중요합니다. 전 세계적으로 컴퓨터의 전자 장치는 네 번째로 큰 에너지 소비원이며, 인공지능 애플리케이션의 증가로 인해 사용량이 늘어나고 있습니다. 이러한 에너지 낭비는 또한 지구 온난화에 기여합니다. 따라서 에너지 효율적인 컴퓨팅 기술을 개발하는 것이 시급합니다.

뉴로모픽 컴퓨팅은 뇌의 작동 방식을 모방하여 뉴런이 동시에 정보를 처리하면서도 적은 전력을 소모하는 방식을 사용합니다. 이 방법은 컴퓨팅에 필요한 에너지를 줄일 수 있습니다. UC 산타바바라와 인텔 연구소, 그리고 다른 연구자들은 천이 금속 칼코겐화물이라는 2D 소재로 만든 특별한 트랜지스터를 사용하여 새로운 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼에 대한 연구를 네이처 커뮤니케이션즈에 발표했습니다. 이 기술은 에너지 소비를 인간의 뇌 수준으로 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 새로운 플랫폼은 사용자 친화적인 기능, 깔끔한 디자인, 빠른 성능, 그리고 강력한 보안을 제공합니다.

• 2차원 TMD 기반의 TFET 사용
• 낮은 오프 상태 전류
• 낮은 서브스레숄 스윙 (SS)
• 에너지 효율성의 큰 향상 가능성

뉴로모픽 컴퓨팅은 오랜 시간 동안 존재해왔고 최근 더 많은 주목을 받고 있습니다. 회로의 발전 덕분에 더 작고 밀집된 트랜지스터를 만들 수 있게 되었습니다. 이는 더 많은 처리와 기능 추가가 가능하면서도 전력 소비는 줄일 수 있다는 것을 의미합니다.

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연구자들은 낮은 전압에서도 잘 작동하는 새로운 2D 터널 트랜지스터를 개발하고 있습니다. 이러한 작은 트랜지스터는 에너지를 덜 소모하고 빠르게 전환됩니다. 이들은 뇌의 효율적인 작동 방식을 모방합니다. 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처는 기존 컴퓨터처럼 지속적인 전력을 사용하지 않고, 필요한 순간에만 회로가 활성화되는 방식으로 작동합니다.

전통적인 컴퓨터는 기억장치와 처리장치가 분리되어 데이터를 한 단계씩 처리하는 폰 노이만 구조를 사용합니다. 반면에 뉴로모픽(NM) 컴퓨터는 입력이 있을 때만 데이터를 처리하며, 기억장치와 프로세싱이 많은 트랜지스터에 걸쳐 분포되어 있습니다. 인텔과 IBM 같은 기업들은 수십억 개의 연결된 트랜지스터를 가진 뇌와 유사한 플랫폼을 만들어 에너지를 절약하고 있지만, 여전히 개선의 여지가 있습니다.

현재 NM 칩에서 대부분의 에너지 손실은 누설 전류로 인해 발생합니다. 이는 회로가 꺼져 있을 때에도 흐르는 적은 양의 전기입니다. 현재의 NM 칩은 MOSFET를 사용하고 있으며, 이는 꺼져 있을 때 높은 누설 전류를 갖습니다. 새로운 방법은 누설 전류가 훨씬 적은 TFETs를 사용합니다. 이로 인해 전력 사용이 훨씬 더 효율적입니다.

신경 모방 회로에서 사용될 때, 터널링 전계 효과 트랜지스터(TFET)는 최신 금속 산화물 반도체 전계 효과 트랜지스터(MOSFET)보다 적은 에너지를 소모합니다. 특히, 스위칭 성능을 향상시키기 위해 수직 구조를 가진 일종의 MOSFET인 FinFET보다 더 우수한 성능을 보였습니다. 비록 TFET가 아직 연구 개발 단계에 있지만, 뇌를 모방한 컴퓨팅 시스템의 미래를 위해 그들의 성능은 유망해 보입니다.

연구자들은 이 새로운 플랫폼이 인간의 뇌와 유사하게 더 적은 에너지를 사용할 것으로 보고 있습니다. 인터페이스 회로와 메모리 저장을 위한 에너지는 포함되지 않습니다. 미래에는 3차원 회로가 더욱 효율적으로 작동할 수 있을 것입니다. 이러한 3D 회로는 성능과 효율성을 크게 향상시킬 것입니다. 이 플랫폼은 현재 기술에 비해 큰 진전을 이루었습니다.