과학

인텔 개발 중인 자기학습 인공지능 칩, 랍스터 뇌보다 복잡해


  • 우예진 기자
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    입력 : 2017-09-30 21:25:15

    인텔이 사람의 신경 구조와 유사한 뉴로모픽 칩(Neuromorphic Chip)을 개발 중이다. 로이히(Loihi)라는 암호명의 이 테스트용 칩은 총 13만 개의 뉴런과 1억 3000만개의 시냅스를 갖춰 랍스터의 뇌보다 복잡하다. 다만 800억 개의 뉴런으로 구성된 사람의 뇌에는 미치지 못한다.

     

    뉴런은 스파이크라는 펄스 신호로 정보를 전달하는데, 로이히 역시 이와 비슷한 방법으로 정보를 전달하고 있다. 현재의 기계 학습 시스템에서의 딥 러닝은 방대한 데이터 셋과 수많은 컴퓨터를 이용한 훈련에 의존하고 있지만, 인텔에 따르면 로이히에는 그런 훈련이 불필요하며 칩 자체적으로 학습을 수행할 수 있다.

     

    인텔 연구자들은 자율 비행하는 드론이나 자동 운전 기술, 실종자 수색 카메라, 교통량에 따라서 자동으로 제어되는 신호등 등 실시간 학습이 필요한 곳에서 로이히를 활용하려 한다. 로이히는 뉴런 간 스파이크로 정보를 전달함으로써 기존 칩에 비해 에너지 효율 역시 뛰어난 것으로 알려졌다.

     

    사람의 뇌는 생각만큼 자주 정보를 전달하지 않는다. 사람의 신경 구조를 모방한 로이히 역시 뉴런 간 스파이크가 발생하지 않는 한 에너지 소비가 일어나지 않는다. 시험용 칩이 아직 미완성되었기 때문에 구체적 수치가 공개되지 않았지만, 인공지능 시스템 훈련용 칩에 비해서 에너지 효율은 1000배 높은 것으로 알려졌다.

     

    시험용 칩은 인텔의 14nm 공정 기술에서 제조되며, 11월 발표 예정이다. 인텔은 2018년 초에는 인공지능 연구에 종사하는 대학 연구자들에게 이 칩을 제공할 계획이다.

     

    인텔은 과거 3년간 사람의 신경 구조를 모방한 컴퓨팅의 연구를 해왔지만 선구자는 아니다. IBM 리서치는 인텔보다 이전부터 연구를 펼치고 트루노스(TrueNorth)라는 칩을 개발했다. 이 칩은 로이히처럼 스파이크로 뉴런 간 정보 전달이 가능하다. 트루노스는 벌의 뇌에 맞먹는 성능을 갖춘 것으로 알려져 있다.

     

    2014년 딥러닝의 개척자이자 현재 페이스북의 인공지능 연구 부문 책임자인 얀 르쿤(Yann LeCun) 등 일부 전문가는 IBM의 칩이 한계가 있음을 제가한다. 인텔 칩 역시 이번 발표한 칩이 한계가 있음을 인정한다. 다만 기존 딥러닝은 오랜 시간이 필요했지만, 이번 개발된 칩에서는 시간을 줄일 수 있다는 주장은 일관되게 펼치고 있다.

     

    인텔은 2015년 FPGA칩 업체인 알테라를 167억 달러에 인수했고 지난해에는 인공지능 칩 개발사인 너바나(Nervana)를 4억 달러에 인수했다. 이렇듯 인공지능에 공을 들이고 있는 인텔이지만, 로이히가 실용 단계에 진입하려면 아직 3~5년이 더 필요할 것으로 예상된다.


    베타뉴스 우예진 기자 (
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