뉴로모픽칩

Ⅰ. 두뇌 신경회로 모방, 뉴로모픽칩 개요

가. 뉴로모픽칩의 정의

- CPU와 메모리가 분리된 폰노이만 병목을 해결하기 위해 뉴런-시냅스 구조의 다수의 저전력 코어로 구성된 뇌 모방 칩

 

나. 뉴로모픽칩의 등장 배경

등장 배경	상세 설명
인공지능 SW 발달	- 인공지능 SW 기술 발달로 고효율 컴퓨팅 파워 필요
폰노이만 구조의 한계	- 기존 폰노이만 구조는 메모리에 저장된 프로그램과 데이터를 순차적으로 처리하여 비효율적

- 기존 구조 한계 극복과 인공지능 기술 뒷받침을 위한 새로운 HW 필요

 

 

Ⅱ. 뉴로모픽칩 구조 및 매커니즘

가. 뉴로모픽칩의 구조

- 뉴런-시냅스 구조로 연산 / 저장 / 통신 기능 융합하여 병목현상 제거

 

나. 뉴로모픽칩 구성요소

구분	구성요소	기능
시냅틱 코어	입력 뉴런	- axon, 이전코어에서 신호 수신
	출력 뉴런	- dendrite, 다음 코어로 신호 전달
	시냅틱 크로스	- synapse, 입출력 뉴런 연결
처리 신호	weight	- 출력 -> 입력 신호 전달 활성화
	spike	- 뉴런 통해 전달되는 임계 전압
	PRNG	- 뉴런에 대한 의사 난수 가중치

- 시냅틱 코어는 학습을 통해 시냅스 크로스를 활성/비활성화 시켜 spike 전달 결정

 

다. 뉴로모픽칩 동작 매커니즘

개념도	설명
	- 하나의 코어에서 발생한 전기 신호는 다음 코어로 빠르게 전달되고 둘 사이 연관이 높으면 저항을 낮추어 전류량을 자동으로 늘림

- 뉴로모픽칩은 독립적 인공지능이 필요한 로봇, 자율주행 등에 핵심 기술

 

 

Ⅲ. 뉴로모픽 컴퓨팅과 기존 컴퓨팅 비교

항목	뉴로모픽 컴퓨팅	기존 컴퓨팅
구성	뉴런, 시냅스 (벙렬식)	CPU, RAM, I/O (직렬식)
처리 데이터	디지털, 아날로그	디지털
처리 방식	병렬 처리	순차 처리
기본 소자	뉴런	논리 소자
실행 근거	학습	사전 프로그래밍
정보 저장	뉴런 간 연결 강도	기억 장치(RAM)
특징	낮은 소모 전력, 학습 가능	뛰어난 연산 능력
응용분야	연상, 추론, 인식	복잡한 계산