뉴로모픽 컴퓨팅
1. 개요
'''뉴로모픽 컴퓨팅'''(neuromorphic computing) 또는 '''뉴로모픽 공학'''(neuromorphic engineering)은 뉴런의 형태를 모방한 회로를 만들어 인간의 뇌 기능을 모사하려는 공학 분야이다. 이렇게 만들어진 회로와 칩(chip)을 뉴로모픽 회로(neuromorphic circuit)와 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)이라고 한다.
인공 신경망이 인간의 신경계를 소프트웨어적으로 모사한 것이라면, 뉴로모픽 칩은 하드웨어적으로 신경세포를 모사한 것이다. 즉, 뉴로모픽 칩이란 생물의 신경계(뇌)의 구조를 모방한 컴퓨터 칩을 말한다.
오직 신경망 연산을 위해 필요한 회로만으로 구성된 컴퓨터 칩이기에 CPU와 GPU를 이용해 신경망 연산을 하는 것보다 전력, 면적, 속도 측면에서 수 백 배 이상의 이득을 볼 수 있다. neuromorphic_computing - KaistShinLab
물론 구글의 TPU와 같은 DNN이나 CNN과 같은 추상화된 인공 신경망 회로 전용의 ASIC 칩도 존재하나, 보통은 이들을 뉴로모픽 칩으로 구분하지는 않는다. TPU의 구현 방식은 일반적인 DSP와 비슷하며, 많이 연구되는 뉴로모픽 칩들은 보통 이보다 개개의 뉴런이 독립적으로 구현되고, 더 높은 데이터 로컬리티와 보통 이에 기반한 backpropagation 외의 학습 알고리즘을 가진다. Spike-time dependent plasticity 를 구현하는 spiking neural network가 대표적인 예 중 하나. 이러한 방식이 일반적인 중앙 제어식의 DSP보다 궁극적으로는 더 나은 scalability[1][2] 와 높은 성능을 가질 것이라는 주장이 있으나, 알고리즘 및 회로 구현 등의 어려움으로 인해 아직까지 산업적으로 큰 가시적 성과는 없는 상황이다.
기존의 컴퓨터와 달리 인간의 뇌는 수많은 데이터를 처리하더라도 전력을 많이 소모하지 않는다. 뉴런과 시냅스를 잇는 구조가 병렬로 이루어졌기 때문이다. 시냅스는 일을 하거나 하지 않을 때 이어졌다 끊어짐으로서 에너지를 절약한다. 기존 컴퓨터는 CPU와 메모리 간 데이터를 처리하는 과정에서 많은 전기를 소모하는데, 뉴로모픽 칩은 뇌의 작동 방식을 모방하여 전력 소모를 줄였다. 사람 뇌 닮은 반도체칩 ‘뉴로모픽’ 2017.08.10.
IBM, 인텔, 퀄컴 등 반도체 기업들이 이 분야의 선두주자들이며 MIT 대학도 관련 연구를 많이 한다.
개발되어 양산 중인 뉴로모픽 칩에는 IBM의 트루노스(TrueNorth), 퀄컴의 제로스(Zeroth) 등이 있다.
미국 MIT 연구진이 자신들의 뉴로모픽 칩 연구 성과를 '네이처 머티리얼즈'에 발표했다. 뇌 작동원리 모방한 '뉴로모픽 컴퓨팅' 칩 개발 2018/01/27
2. 유사 용어들
3. 관련 문서
[1] 확장성. 더 많은 연산을 처리하기 위해 얼마나 더 많은 유닛이 필요한지에 관련된 용어. 예를들어 연산을 초당 100개 하는 유닛이 하나 있다고 하자. 이때 연산을 200개 하려면 단순히 유닛 2개를 놓는것보다 더 많은 전력, 더 많은 연산 능력이 필요할 것이다. 이렇게 붙는 오버헤드가 적을수록 확장성이 좋다고 말한다.[2] 감이 잘 안 오는 사람을 위해 설명을 해보자. 1초에 1000건의 얼굴 인식을 처리하는 제품을 만들었다. 이 제품으로 1초에 30000건을 처리하게 만들기 위해서는 무엇이 필요할까? 많은 경우에 같은 제품을 30개 늘어놓는다고 해결되지 않으며 컨트롤 유닛 등 부가적인 하드웨어기 필요하다. 그러나 확장성이 좋은 제품의 경우 그냥 30개 늘어놓으면 해결이 된다. (50개 늘어놓으면 안 될 수도 있다. 50개 늘어놓아도 된다면 확장성이 더 좋은 것이다.) 어디까지나 가상의 예시이니 너무 진지하게 생각하지 말고 단어의 감만 잡는 것을 권한다.