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[IT뉴스]연산·저장 한 칩에…통합형 차세대 반도체 뜬다

온카뱅크관리자

2026-09-16 18:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST ‘전문설계연구센터’ 운영<br>메모리 안에 연산장치 넣은 PIM <br>통신속도 11배 향상시킨 기술 개발<br>한 단계 더 진화한 ‘CIM’도 등장<br>美기업 ‘엔차지’ 1억弗 투자유치도</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qytM9RfzhA">
          <p contents-hash="040c28b62f6ff3b5743f9ff6a0568dc558a66c2f5c0f3c3bc022bbba0b2eea7d" dmcf-pid="BWFR2e4qyj" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터 처리량이 폭증하면서 뉴로모픽 반도체 같은 통합형 차세대 반도체 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 연산(프로세서)과 저장(메모리) 기능을 한데 합친 반도체로는 뉴로모픽 외에 프로세싱인메모리(PIM·Processing-in-Memory)와 컴퓨트인메모리(CIM·Compute-in-Memory)가 대표적이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1dd91b44f487627f26925a7f35c2fd2b34eaf9aa7e3c3308a41a4dd8abf3d0bb" dmcf-pid="bY3eVd8BhN" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/seouleconomy/20260916180453239nmtb.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="znxOjIkLTc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/16/seouleconomy/20260916180453239nmtb.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="0e7bf5e3fc4f241a09e83d2455fb8163b1ea7940f057d21b7f66cfc6ee77a39d" dmcf-pid="KG0dfJ6bha" dmcf-ptype="general">16일 학계에 따르면 PIM은 메모리 안에 연산 장치를 넣은 차세대 메모리다. 국내 PIM 반도체 연구는 한국과학기술원(KAIST)이 선도하고 있다는 평가를 받는다. KAIST가 운영하는 PIM반도체설계연구센터는 △PIM 지식재산권(IP)·플랫폼 구축 △PIM 공정·설계 기술 지원 △PIM 전문 연구인력 양성을 목표로 한다. 반도체 대기업과의 협업도 진행해왔다.</p>
          <p contents-hash="c3c76fb6bbd5c47baf3620438f04f19724808fb745addc7a07422c4d9bbd5340" dmcf-pid="9U2cJkLxCg" dmcf-ptype="general">김동준 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀은 미국 노스이스턴대·보스턴대, 스페인 무르시아대와의 국제 공동 연구로 PIM의 통신 속도를 크게 높이는 기술을 개발했다. PIM은 데이터 연산 과정에서 외부 중앙처리장치(CPU)와 신호를 주고받아야 해 병목현상이 발생할 수 있다. 연구팀은 PIM과 CPU 간 통신을 최소화하기 위해 PIM의 연산 장치들이 CPU를 거치지 않고 서로 직접 통신하는 네트워크 기술을 구현했다. 이를 통해 PIM의 통신 속도를 기존보다 11배 높였다. PIM 권위자인 김 교수는 미국 전기전자공학회(IEEE) 컴퓨터 아키텍처 분야에서 한국인 최초로 펠로(석학회원)로 활동하고 있다.</p>
          <p contents-hash="50be2e1d6cb41ce34b49b9545e662c0ad1d43c8290daabb02479200b5ef11e3b" dmcf-pid="2uVkiEoMCo" dmcf-ptype="general">데이터를 별도의 연산 장치로 보내지 않고 메모리에서 직접 처리하는 새로운 설계 자동화 기술도 나왔다. 박희천 울산과학기술원(UNIST) 전기전자공학과 교수 연구팀이 지난달 개발한 이 기술은 전체 동작 횟수를 기존보다 20% 가까이 줄일 수 있는 것이 특징이다. 연구팀은 전류 흐름에 따른 저항값을 기억하는 반도체 소자인 멤리스터를 활용해 좁은 반도체 면적에서도 연산이 가능하도록 회로를 배치했다.</p>
          <p contents-hash="892f46c5972f26437c5ad9b45be2ea09b1d080164754ed8dc8d7e27f6f84542d" dmcf-pid="V7fEnDgRyL" dmcf-ptype="general">최근에는 PIM보다 한 단계 진전된 통합형 차세대 반도체도 등장했다. CIM은 메모리 셀 자체가 본연의 저장 역할뿐 아니라 연산 기능까지 동시에 수행하도록 설계된 최첨단 기술이다. 이 분야에서 괄목할 만한 성과를 내고 있는 곳은 미국 반도체 스타트업 ‘엔차지AI(EnCharge AI)’다. 이 회사가 선보인 CIM 반도체 ‘EN100’은 외부 클라우드 인프라나 대규모 데이터센터를 거치지 않고도 노트북이나 워크스테이션 등에서 AI 추론과 연산을 즉시 수행할 수 있다. 엔차지AI는 1억 달러(약 1363억 원)의 투자를 유치했으며 설계 기술을 기반으로 대만 TSMC와 협력하고 있는 것으로 알려졌다. 나빈 베르마 엔차지AI 최고경영자(CEO)는 외신과의 인터뷰에서 “AI 연산에는 막대한 양의 데이터가 수반되기 때문에 데이터를 이곳저곳으로 옮기는 것이 큰 제약 요인이 된다”며 “CIM은 이러한 문제를 해결할 수 있는 몇 안 되는 아키텍처”라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="624f3845cebe78324e35bff1b2834659769d7a456f24746d521a275cdb56aee0" dmcf-pid="fz4DLwaehn" dmcf-ptype="general">이러한 통합형 차세대 반도체가 널리 활용되려면 전용 소프트웨어 개발이 뒤따라야 한다는 지적이 나온다. 엔비디아가 AI 인프라 시장에서 그래픽처리장치(GPU)를 대규모로 보급할 수 있었던 데는 소프트웨어 플랫폼 ‘쿠다’의 역할이 컸기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="cd0800218146ee9c863045058f8bff001e2e1a689f0d673dc0d062f9776919a8" dmcf-pid="4q8worNdCi" dmcf-ptype="general">김기혁 기자 coldmetal@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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