뉴로모픽 시스템에서의 신경 전달 지연(latency) 최적화 기술

1. 뉴로모픽 시스템에서 발생하는 신경 전달 지연의 원인 분석

뉴로모픽 시스템 구조에서 신경 전달 지연(latency)은 각 뉴런 간 신호 전달 시 발생하는 시간 지체로, 시스템 전체 반응 속도 및 연산 정확도에 직접적인 영향을 미친다. 신경 전달 지연의 주요 원인은 첫째, 스파이크 이벤트 전송 과정에서의 인터커넥션 지연이다. 고집적 회로 내에서 다수의 뉴런이 동시에 스파이크 신호를 발생하면, 버스 충돌 및 경로 혼잡이 발생하여 신호 전달 시간이 지연된다. 둘째, 뉴로모픽 하드웨어 내에서 메모리 접근 지연도 큰 비중을 차지한다. 시냅스 가중치를 저장한 메모리 소자에 접근할 때, 비동기적 요청이 중첩될 경우 지연이 증가하게 된다. 셋째, 아날로그-디지털 변환 과정에서의 처리 지연도 신경 전달 속도를 저하시키는 원인으로 작용한다. 이처럼 다양한 물리적, 논리적 요인이 누적 지연(latency stacking)을 발생시키며, 이는 실시간 데이터 처리를 요구하는 뉴로모픽 시스템에서 성능 병목으로 작용할 수 있다.

 

 

 

2. 인터커넥션 최적화를 통한 신경 전달 지연 최소화 기술

뉴로모픽 시스템에서 신경 전달 지연을 최소화하기 위해 가장 먼저 고려되는 기술은 인터커넥션 최적화이다. 뉴로모픽 칩은 다수의 뉴런과 시냅스를 병렬적으로 연결하기 때문에, 데이터 전송 경로의 효율성이 전체 지연 시간에 큰 영향을 미친다. 이를 해결하기 위해 최근에는 네트워크 온 칩(NoC, Network-on-Chip) 아키텍처를 기반으로 한 다중 경로 데이터 전송 구조가 도입되고 있다. NoC 기반 설계는 정적 경로 대신 동적 경로 할당을 통해 혼잡도를 분산시키며, 스파이크 충돌 가능성을 줄여 지연 최소화를 유도한다. 또한, 스파이크 이벤트 우선 순위 처리(priority queuing) 기술을 적용하여, 긴급 신호의 우선 전송을 보장하고 불필요한 대기 시간을 줄일 수 있다. 일부 연구에서는 광인터커넥션(optical interconnect) 기술을 활용하여, 전기 신호 대신 광 신호를 이용한 고속 데이터 전송으로 지연을 획기적으로 줄이는 방식을 제시하고 있다. 이 방식은 열 방출이 적고 전송 속도가 빠르며, 대규모 뉴로모픽 네트워크에 적합한 지연 최적화 기술로 평가받는다.

 

3. 스파이킹 뉴럴 네트워크 최적화 및 예측 기반 지연 보정 기술

신경 전달 지연을 해결하기 위해 하드웨어 외에도 알고리즘 차원의 최적화 기술이 중요하게 적용된다. 특히 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)의 동작 방식에 맞춰 예측 기반 지연 보정 기술(latency compensation)이 활발히 연구되고 있다. 이 기술은 뉴런 간 신호 전달 시 발생할 지연 시간을 사전에 예측하고, 전달 시점에 맞춰 타이밍을 조정하여 지연을 최소화하는 방식이다. 이를 위해 뉴로모픽 시스템은 로컬 타이머(local timer)를 각 뉴런에 배치하고, 동기화 알고리즘(synchronization algorithm)을 통해 지연 시간 차이를 자동 보정한다. 또한, 비동기 연산을 동기 연산처럼 처리하기 위해, 타임 슬롯 기반 처리 방식(time slot processing)이 도입되며, 지연 발생을 사전에 방지하는 구조가 형성된다. 최근에는 AI 기반 예측 알고리즘을 활용하여, 뉴런 활성화 패턴과 지연 발생 확률을 분석하고, 전송 우선 순위 및 경로를 동적으로 조절하는 방식이 개발되고 있다. 이러한 소프트웨어 기반 최적화 기술은 기존 하드웨어 구조를 변경하지 않고도 지연을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있으며, 차세대 뉴로모픽 시스템의 필수 요소로 주목받고 있다.