카이스트, 차세대 AI 메모리 반도체 기술 'PIMBA' 개발
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카이스트, 차세대 AI 메모리 반도체 기술 'PIMBA' 개발
  • 이지웅 기자
  • 승인 2025.10.17 10:11
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트랜스포머-맘바 장점 결합... 메모리 내부에서 연산 직접 수행
기존 GPU 대비 처리 성능 최대 4.1배 향상... 전력 소모도↓
포스트-트랜스포머 모델 분석 및 문제해결형 가속 시스템 제안. [이미지=카이스트]
포스트-트랜스포머 모델 분석 및 문제해결형 가속 시스템 제안. [이미지=카이스트]

[녹색경제신문 = 이지웅 기자] 박종세 카이스트 전산학부 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다.

현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 LLM은 모든 단어를 동시에 보는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 두뇌 구조를 기반으로 작동한다. AI 모델이 커지고 처리 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 급증해, 속도 저하와 에너지 소모가 주요 문제로 부각됐다. 

이를 보완하기 위해 최근 제시된 순차형 기억형 두뇌인 ‘맘바(Mamba)’ 구조는 시간의 흐름에 따라 정보를 처리하는 방식을 도입해 효율을 높였지만, 메모리 병목 현상(memory bottleneck)과 전력 소모에 관한 한계점을 가지고 있었다. 

연구팀은 트랜스포머와 맘바의 장점을 결합한 ‘트랜스포머–맘바 하이브리드 모델’의 성능을 극대화하기 위해, 연산을 메모리 내부에서 직접 수행하는 새로운 반도체 구조 ‘PIMBA’를 설계했다.

기존 GPU 기반 시스템은 데이터를 메모리 밖으로 옮겨 연산을 수행하지만, PIMBA는 데이터를 옮기지 않고 저장장치 내부에서 바로 계산을 수행한다. 이로써 데이터 이동 시간을 최소화하고 전력 소모를 크게 줄일 수 있다.

실제 실험에서 PIMBA는 기존 GPU 시스템 대비 처리 성능이 최대 4.1배 향상된 모습을 보였다. 에너지 소비는 평균 2.2배 감소했다. 

이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원 지원사업, 그리고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ICT R&D 프로그램의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아 수행되었으며, EDA 툴은 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받았다.

 

이지웅 기자  game@greened.kr

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