광학 기술로 AI 로봇을 실시간 업데이트 가능

IEEE/JSAP VLSI Technology & Circuits 심포지엄에서 코넬 공과대학의 박사후 연구원 Yifan He와 교수 Jae-sun Seo가 개발한 새로운 광 수신기 설계가 발표되었습니다. 이 수신기는 프로세서의 정적 랜덤 액세스 메모리 셀에 내장된 포토다이오드를 사용합니다. QR 코드를 닮은 LED 배열에서 나오는 빛이 광전류를 생성하여 메모리의 비트를 직접 변경합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 많은 에너지를 소비하는 아날로그 회로를 사용하지 않고 AI 모델 파라미터를 전송할 수 있게 해줍니다. 현재 시스템에서는 추가 데이터가 동적 랜덤 액세스 메모리에 저장되며, 전기적 상호 연결을 통해 이를 전송하는 것이 에너지 효율성의 병목 현상을 초래합니다. 광 채널은 낮은 손실로 높은 대역폭을 제공하지만, 기존 수신기에는 에너지를 많이 소모하는 아날로그 변환기가 필요합니다. 새로운 회로는 완전히 디지털 방식으로 작동하여 이 문제를 해결합니다. 현재까지는 14x14비트 프로토타입이지만, 연구진은 광학 그룹과 협력하여 초당 수백만 번 배열을 업데이트할 수 있는 고속 송신기를 구축 중입니다. 이 기술은 엣지 AI 로봇 공학, 예를 들어 창고 로봇이나 제한된 메모리를 가진 마이크로로봇의 AI 모델 업데이트에 응용될 수 있습니다. 미시간 대학의 Dennis Sylvester는 이 개발의 상업적 잠재력을 언급하면서도 현재 감광성 셀이 일반 SRAM 셀보다 커서 메모리 밀도가 낮아진다고 지적했습니다. 연구팀은 트랜지스터 최적화와 CMOS 스케일링을 통해 셀을 축소하는 작업을 진행 중입니다.