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뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 신경망에서 프루닝이 필요한 기술적 배경뉴로모픽 신경망 시스템은 높은 병렬성과 저전력 특성을 제공하지만, 물리적 하드웨어 자원에는 한계가 있기 때문에 뉴런 수, 시냅스 수, 연결 구조의 복잡도가 증가할수록 전력 소비와 칩 면적 부담이 커지게 된다. 특히 스파이킹 뉴런 기반의 뉴로모픽 신경망은 과도한 시냅스 연결이 불필요한 스파이크를 생성하게 하여 오히려 정보 처리의 효율성을 저해하는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 뉴로모픽 시스템에서도 딥러닝과 유사하게 프루닝(pruning) 기법을 활용하여 불필요한 연결을 제거하고, 효율적인 구조로 최적화하는 것이 필수적이다. 하지만 뉴로모픽 환경은 이벤트 기반 비동기 신호처리를 중심으로 작동하기 때문에, 전통적인 CNN에서의 프루닝 방식과는 다른 고려가 ..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 칩 환경에서 잡음이 발생하는 주요 원인뉴로모픽 칩은 아날로그 및 디지털 회로가 혼합된 형태로 설계된다. 이러한 혼합신호 환경은 잡음(noise)의 영향을 크게 받기 쉬운 구조이며, 이는 칩의 성능 저하와 오동작의 주요 원인이 된다. 특히 아날로그 회로의 구성 요소인 멤리스터, 시냅스 소자, 뉴런 회로는 전원 공급 불안정, 주변 온도 변화, 공정 편차(process variation), 신호 간섭(crosstalk) 등 다양한 요인으로부터 잡음을 유발하거나 민감하게 반응한다. 뉴로모픽 칩 내부에서 발생하는 저주파 잡음(flicker noise)과 열 잡음(thermal noise)은 뉴런의 발화 임계값 결정에 직접 영향을 주어 신호의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한, 다수의 뉴런이 동시에 ..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 칩 개발을 위한 CAD 툴의 필요성과 기본 기능뉴로모픽 칩은 기존의 디지털 로직 회로와는 전혀 다른 형태의 아날로그-디지털 혼합 회로 구조를 가지므로, 이를 설계하기 위해서는 특화된 전자설계자동화(CAD, Computer-Aided Design) 도구가 반드시 필요하다. 일반적인 로직 설계 툴은 정해진 논리 게이트와 디지털 트랜지스터 조합에 기반하여 작동하지만, 뉴로모픽 회로는 뉴런, 시냅스, 멤리스터, 스파이킹 신호 등 매우 복잡하고 생물학적 유사성이 강한 요소들로 구성된다. 따라서 설계 툴은 단순한 회로도 그리기 기능 외에도, 시냅스 가중치 변화 시뮬레이션, 스파이크 발생 타이밍 분석, 회로-소자 통합 검증 기능 등을 지원해야 한다. 또한, 뉴로모픽 칩은 고도의 아날로그 회로와 디지털 ..

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1. 스파이킹 뉴런 기반 뉴로모픽 칩의 원리와 생물학적 유사성스파이킹 뉴런(spiking neuron) 기반 뉴로모픽 칩은 생물학적 신경세포의 활동 전위 전달 메커니즘을 전자 회로로 구현한 기술이다. 이러한 뉴런은 연속적인 신호가 아닌, 특정 임계값에 도달했을 때만 신호를 방출하는 스파이크(spike)라는 이산적인 이벤트를 생성한다. 이 구조는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하며, 특히 낮은 에너지 소비와 높은 병렬성이라는 장점을 갖는다. 뉴로모픽 칩에서는 이러한 스파이킹 뉴런 수천 개 이상이 동시에 작동하며, 시냅스 가중치에 따라 입력 패턴을 실시간으로 학습하고 분석한다. 기존 디지털 방식의 인공신경망이 수많은 곱셈과 덧셈 연산을 통해 결과를 도출하는 반면, 스파이킹 뉴런 기반 칩은 시간적 스..

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1. 이산화바나듐의 상변화 특성과 뉴로모픽 소자 활용 가능성이산화바나듐(VO₂)은 전자 구조와 결정 구조가 온도에 따라 급격하게 변화하는 대표적인 상변화 물질로, 약 68°C에서 절연체에서 금속으로의 전이(MIT, Metal-Insulator Transition)를 경험한다. 이와 같은 특이한 전기적 특성은 VO₂가 전기적 자극에 민감하게 반응한다는 것을 의미하며, 이는 뉴로모픽 소자, 특히 스파이킹 뉴런과 시냅스의 동작 메커니즘을 물리적으로 구현하는 데 이상적인 특성으로 간주된다. 인간의 뇌는 짧은 전기 자극과 그 강도에 따라 신경세포의 활성화 여부를 결정하며, VO₂는 매우 짧은 시간 동안의 전압 변화에도 금속-절연 전이를 일으킬 수 있기 때문에 이러한 뉴런의 발화 동작을 하드웨어적으로 흉내 내기에 ..

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1. 뉴로모픽 시스템에서 로우 레이턴시의 중요성과 한계뉴로모픽 하드웨어가 실질적인 엣지 AI, 자율주행, 실시간 제어와 같은 로우 레이턴시 애플리케이션에 적용되기 위해서는, 단순한 연산 속도보다 더 중요한 요소가 있다. 바로 데이터 전송 경로에서 발생하는 지연 시간, 즉 데이터 버스(latency bottleneck) 문제다. 뉴로모픽 칩은 수천 개의 뉴런 코어와 수백만 개의 시냅스를 병렬로 연산하는 구조를 가지며, 이들 사이의 통신 경로에서 발생하는 데이터 전송 지연은 전체 시스템 반응 시간에 큰 영향을 준다. 특히 SNN(Spiking Neural Network)은 이벤트가 발생할 때만 데이터가 전송되기 때문에, 전통적인 클럭 기반 버스 설계는 효율적이지 않다. 뉴런 간의 정보 전달이 시간적 동기화를..