호주 연구진에 따르면 2024년 4월 온라인에 출시될 예정인 슈퍼컴퓨터는 인간 두뇌의 예상 작동 속도와 맞먹을 것이라고 한다. 딥사우스(DeepSouth)라고 불리는 이 기계는 초당 228조 번의 작업을 수행할 수 있다.

이는 뉴런과 시냅스(신경계를 구성하는 주요 생물학적 구조) 네트워크를 인간 두뇌 규모로 시뮬레이션할 수 있는 세계 최초의 슈퍼컴퓨터이다.

딥사우스(DeepSouth)는 인간 두뇌의 생물학적 과정을 모방하는 것을 목표로 하는 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic Computing)으로 알려진 접근 방식에 속한다. 이는 웨스턴 시드니 대학의 신경모형 시스템 국제 센터에서 운영될 예정이다.

우리의 두뇌는 우리가 아는 가장 놀라운 컴퓨팅 기계이다. 수조 개의 연결(시냅스)을 통해 상호 작용하는 수십억 개의 작은 단위(뉴런)에 컴퓨팅 성능을 분산함으로써 뇌는 냉장고 램프 전구에 사용되는 것과 동일한 전력만 필요로 하면서 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터와 경쟁할 수 있다.

한편 슈퍼컴퓨터는 일반적으로 많은 공간을 차지하며 작동하려면 많은 양의 전력이 필요하다. 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터인 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 프론티어(Hewlett Packard Enterprise Frontier)는 초당 100경이 넘는 작업을 수행할 수 있다. 면적은 680평방미터(7,300평방피트)이며 운영에 22.7메가와트가 필요하다.

우리의 두뇌는 단 20와트의 전력으로 초당 동일한 수의 작업을 수행할 수 있으며 무게는 1.3~1.4kg에 불과하다. 무엇보다도 뉴로모픽 컴퓨팅은 이 놀라운 효율성의 비밀을 밝히는 것을 목표로 한다.

한계에 직면한 트랜지스터

1945년 6월 30일, 수학자이자 물리학자인 존 폰 노이만(John von Neumann)은 전자 이산 가변 자동 컴퓨터(Edvac)라는 새로운 기계의 설계를 설명했다. 이는 우리가 알고 있는 현대 전자 컴퓨터를 효과적으로 정의했다.

내 스마트폰, 이 글을 쓰는 데 사용하는 노트북, 그리고 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터는 모두 거의 80년 전 폰 노이만이 소개한 동일한 기본 구조를 공유한다. 이들 모두에는 데이터와 명령이 메모리에 저장되고 프로세서에 의해 계산되는 별도의 처리 및 메모리 장치가 있다.

수십 년 동안 마이크로칩의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 늘어났다. 이는 무어의 법칙으로 알려진 관찰이다. 이를 통해 우리는 더 작고 저렴한 컴퓨터를 가질 수 있게 되었다.

그러나 트랜지스터 크기는 이제 원자 규모에 가까워지고 있다. 이렇게 작은 크기에서는 과도한 열 발생이 문제가 되며, 트랜지스터의 기능을 방해하는 양자 터널링이라는 현상도 문제가 된다. 이는 속도가 느려지고 결국 트랜지스터 소형화가 중단될 것이다.

이 문제를 극복하기 위해 과학자들은 새로운 접근법을 모색하고 있다.

컴퓨팅은 우리 모두가 머리 속에 숨겨 놓은 강력한 컴퓨터, 인간의 두뇌에서 시작된다. 우리의 두뇌는 존 폰 노이만의 컴퓨터 모델에 따라 작동하지 않는다. 별도의 컴퓨팅 및 메모리 영역이 없다.

대신에 그들은 전기 자극의 형태로 정보를 전달하는 수십억 개의 신경 세포를 연결함으로써 작동한다. 정보는 시냅스라고 불리는 연결부를 통해 한 뉴런에서 다음 뉴런으로 전달될 수 있다. 뇌의 뉴런과 시냅스의 조직은 유연하고 확장 가능하며 효율적이다.

따라서 컴퓨터와 달리 뇌에서는 기억과 계산이 동일한 뉴런과 시냅스에 의해 지배된다. 1980년대 후반부터 과학자들은 이 모델을 컴퓨팅에 적용할 목적으로 연구해 왔다.

생명의 모방

뉴로모픽 컴퓨터는 단순한 기본 프로세서(뇌의 뉴런 및 시냅스처럼 작동)의 복잡한 네트워크를 기반으로 한다. 이것의 가장 큰 장점은 이러한 기계가 본질적으로 "병렬"이라는 것이다.

이는 뉴런 및 시냅스와 마찬가지로 사실상 컴퓨터의 모든 프로세서가 잠재적으로 동시에 작동하고 동시에 통신할 수 있음을 의미한다.

또한, 개별 뉴런과 시냅스가 수행하는 계산은 기존 컴퓨터에 비해 매우 간단하기 때문에 에너지 소비도 훨씬 적다. 뉴런은 때때로 처리 단위로, 시냅스는 기억 단위로 간주되지만 처리와 저장 모두에 기여한다. 즉, 데이터는 계산이 필요한 곳에 이미 위치해 있다.

메모리와 프로세서 사이에 분리가 없기 때문에 일반적으로 두뇌의 컴퓨팅 속도가 빨라진다. 이는 고전적인(폰 노이만) 기계에서는 속도 저하를 유발한다. 그러나 이는 또한 기존 컴퓨팅 시스템에서 발생하고 상당한 양의 에너지를 소비하는 것처럼 주 메모리 구성 요소에서 데이터에 액세스하는 특정 작업을 수행할 필요가 없다.

방금 설명한 원칙은 딥사우스(DeepSouth)의 주요 영감이다. 이것은 현재 활성화된 유일한 뉴로모픽 시스템이 아니다. EU 이니셔티브에 따라 자금을 지원받는 인간 두뇌 프로젝트(HBP)를 언급할 가치가 있다. HBP는 2013년부터 2023년까지 작동했으며 독일 하이델베르그에 위치한 기계인 BrainScaleS로 이어졌으며 뉴런과 시냅스의 작동 방식을 에뮬레이트했다.

BrainScaleS는 전기 충격이 우리 뇌의 뉴런을 따라 이동하는 방식인 뉴런의 "스파이크" 방식을 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 BrainScaleS는 인지 과정의 메커니즘과 미래에는 심각한 신경 및 신경퇴행성 질환의 기본 메커니즘을 조사하는 데 이상적인 후보가 될 것이다.

실제 뇌를 모방하도록 설계되었기 때문에 뉴로모픽 컴퓨터는 전환점의 시작이 될 수 있다. 지속 가능하고 저렴한 컴퓨팅 성능을 제공하고 연구자가 신경 시스템 모델을 평가할 수 있도록 하는 이 플랫폼은 다양한 응용 분야에 이상적인 플랫폼이다. 그들은 뇌에 대한 우리의 이해를 향상시키고 인공지능에 대한 새로운 접근 방식을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

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