Neuromorphic Computer Chip

알파고와 이세돌의 대결은 4:1로 알파고의 압승으로 끝났다.

하지만 각자의 연산에 들어간 자원의 양은 말로 표현할 수 없을 정도로 엄청난 차이가 있었다. 

 

알파고는 1202 개의 CPU와 176개의 GPU를 사용한 반면 이세돌은 커피한잔과 인간 뇌 하나를 사용했다.

이러한 차이는 정보를 처리하는 방식의 차이에서 비롯된다.

 

딥러닝을 사용하는 알파고의 경우 수백억, 혹은 그 이상의 가중치를 수정하기 위해 수천억번의 연산을 했을 것이다. 그 과정에서 아주 많은 전력을 소모한다.

 

인간의 뇌는 수천억개의 뉴런으로 이루어져 있다.

각각의 뉴런은 수백개의 시냅스를 통해 다른 뉴런으로 전기적 신호를 전달한다.

뉴런이 정보를 처리하는 과정은 정확히 밝혀진 바는 없다.

그러나, 각각의 뉴런이 하나의 컴퓨터와 같이 신호를 처리하는 것처럼 보인다고 한다.

 

병렬 처리 측면에서 뉴런이 아직 GPU에 비해서 크다.

주고 받는 신호 측면을 보자면

딥러닝의 경우 부동소수점 등의 정보를 주고 받는 것에 비해, 

뉴런은 0, 1로만 이루어진 신호를 발산한다.

 

이러한 차이가 인간의 초저전력 연산을 가능케한다.

최근들어, 아주 복잡한 딥러닝 모델들이 등장하였고 수많은 문제에 적용할 수 있었다.

스마트폰, 사물인터넷에 쓰이기 위해 휴대가능한(mobile) 딥러닝 연산기기의 수요가 증가하였다.

 

모바일 딥러닝이라는 분야가 활성화되었고 스마트폰에서도 딥러닝을 활용한 다양한 기술을 사용할 수 있게 되었다.

모바일 딥러닝의 끝은 뇌를 모방한 칩이 될 것이다.

뉴로모픽 컴퓨팅 칩(Neuromorphic Computing Chip)은 말 그대로 뇌의 기능을 모방한 칩이다.

 

대표적으로는 IBM의 TrueNorth가 있다.

백만 개의 뉴런, 2억 5600만개의 시냅스를 구현했다고 한다.

 

아직까지는 상용화 된것으로는 보이지 않고

스위스의 iniLab에서 나온 뉴로모픽 칩은 약 360 만원에 판매되고 있다.

 

아직은 상용화되기에 많이 멀어보이지만

뉴로모픽 칩이 인공지능이 앞으로 걸어가야 할 방향의 교두보가 될 것은 분명해보인다.