비바이너리 AI 칩 혁명: P-비트·HSN으로 에너지 효율 극대화

중국 베이항대학교 리훙거 교수팀이 개발한 비바이너리 AI 칩은 확률적 P-비트(P-Bit)와 하이브리드 확률 수 체계(HSN), 인메모리 컴퓨팅을 결합해 전통적 이진 아키텍처 대비 최대 80% 전력 절감과 높은 내결함성을 동시에 실현합니다. SMIC의 110nm·28nm 공정으로 제작되어 미국 첨단 장비 제재를 회피하며, 모바일·엣지 AI 디바이스, 무인기·항공 시스템, 스마트 제조 등 다양한 분야에서 혁신적 성능을 제공합니다.

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1. 비바이너리 AI 칩의 등장 배경

전통적인 반도체 아키텍처가 0과 1의 이진 논리에 의존하는 가운데, AI 연산 요구량이 급증하며 에너지 효율과 처리 속도 사이의 격차가 확대되고 있습니다. 모바일·엣지 디바이스 등 전력 제약 환경에서는 배터리 수명과 사용자 경험이 직결되며, 고성능 서버 공간에서도 전력 비용과 냉각 부담이 심화되고 있습니다.

기존에는 파워 월(power wall)과 아키텍처 월(architecture wall)을 극복하기 위해 미세 공정 전환과 회로 최적화에만 집중해 왔으나, 물리적 한계에 근접하며 새로운 패러다임 전환이 요구되고 있습니다.

이와 같은 맥락에서 중국 베이항대학교 리훙거 교수 연구팀이 개발한 비바이너리 AI 칩은, 확률적 P-비트와 하이브리드 확률 수 체계(HSN)를 결합하여 전통적 이진 논리 한계를 넘어서는 혁신을 제시합니다. SMIC의 110nm·28nm 공정으로 제조되어 미국의 첨단 공정 제재를 회피할 뿐 아니라, 에너지 소비를 수분의 1 수준으로 낮추면서도 고신뢰성 연산을 실현합니다.

2. P-비트(P-Bit)와 HSN 컴퓨팅 개념

현대 AI 연산은 대규모 행렬 곱셈과 확률적 샘플링에 기반하는데, 이 때 발생하는 반복 계산은 막대한 전력 소비로 이어집니다. P-비트와 HSN은 이러한 문제를 해결하기 위해 확률 기반 처리와 하이브리드 산술 방식을 결합한 혁신적 접근입니다.

2.1. P-비트의 동작 원리와 장점

P-비트(P-Bit)는 고정된 0 또는 1 대신, 두 상태 사이를 확률적으로 오가는 확률적 비트입니다. 내부 회로는 낮은 에너지 상태(0)와 높은 에너지 상태(1) 사이에서 열역학적 혹은 전기적 잡음을 이용해 상태를 전이시키며, 이 과정에서 출력 확률 분포를 조절할 수 있습니다.

• 저전력 작동: 전통적 CMOS 트랜지스터가 명확한 전압 임계값을 필요로 하는 반면, P-비트는 임계값 인근에서 확률 전이를 활용하므로 전압 레벨을 낮춰 동작 전력을 크게 줄입니다.
• 회로 단순화: 확률 전이가 연산의 일부가 되므로, 복잡한 부동소수점 연산 유닛을 대체할 수 있어 칩 면적과 설계 복잡도가 경감됩니다.

2.2. HSN(Hybrid Stochastic Number) 수 체계 설명

HSN은 확률 값(stochastic value)과 고정 소수점(fixed-point) 숫자를 결합한 하이브리드 수 체계로, 확률 연산을 수행할 때 발생하는 오차를 보정하고 정밀도를 높이기 위해 고안되었습니다.

• 확률 샘플링: P-비트 출력으로부터 얻은 확률 분포를 정수 비트 스트림으로 변환하여 연산 입력으로 사용합니다.
• 고정 소수점 보정: 확률 연산 결과에 고정 소수점 보정값을 가중합하여, ‘파워 월(power wall)’로 인한 해상도 손실을 보완합니다.
• 에너지-정밀도 트레이드오프: 사용 환경에 따라 확률 비율과 보정값 비중을 조정하여, 에너지 절감과 계산 정확도 간 균형을 최적화할 수 있습니다.

2.3. 파워 월과 아키텍처 월 극복 전략

• 병렬 확률 연산: 다수의 P-비트를 동시에 활용해 벡터화된 확률 연산을 수행, 처리량을 높이면서 전력 효율을 유지합니다.
• 계층적 처리 구조: HSN 연산을 계층적으로 배치해 상위 수준에서는 고정 소수점 보정만 수행하고, 하위 수준에서는 순수 확률 연산 수행으로 시스템 전력 소비를 줄입니다.
• 모듈화 설계: 확률 연산 유닛과 보정 유닛을 모듈 단위로 설계하여 필요에 따라 기능을 활성화·비활성화해 전력-성능 곡선을 최적화합니다.

3. 인메모리 컴퓨팅 통합

AI 연산의 상당 부분은 메모리-프로세서 간 데이터 전송에 따른 지연(latency)과 전력 소비(power consumption)에 의해 제약을 받습니다. 인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)은 이러한 보틀넥을 해소하기 위해 연산 유닛을 메모리 셀 바로 옆에 통합하여, 데이터 이동을 최소화함으로써 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 극대화하는 기술입니다.

3.1. 인메모리 컴퓨팅의 필요성

• 데이터 병목 현상 완화: 프로세서와 DRAM/캐시 메모리 간 빈번한 데이터 이동은 전체 연산 속도의 한계를 초래하며, 그 과정에서 수십~수백 mW의 전력이 소비됩니다. 특히 대용량 행렬 곱셈과 신경망 추론 작업에서 이 병목이 더욱 심화됩니다.
• 에너지 절감 및 성능 향상: 연산을 메모리 내부에서 수행함으로써 데이터 이동 거리를 90% 이상 줄일 수 있으며, 결과적으로 시스템 전력 소모를 최대 80%까지 절감하고 처리 성능을 2배 이상 향상할 수 있습니다.

3.2. 메모리 내 행렬 연산과 통신 최적화

• MAT 및 ReRAM 기반 셀 활용: Memory-Adjacent Transistor(MAT) 또는 ReRAM 셀을 활용해 벡터·행렬 연산을 메모리 셀 내부에서 직접 처리합니다. 이 방식은 외부 버스 전송을 대체하여 I/O 대기 시간을 획기적으로 감소시킵니다.
• 통신 횟수 및 대역폭 최적화: 반복적인 load/store 동작을 최소화해 메모리 대역폭 요구량을 70% 이상 감소시키며, 데이터 버스 병목 현상을 크게 완화합니다.
• 계층적 메모리 구조 활용: SRAM 캐시, DRAM, 비휘발성 메모리(NVM) 간 연산 로드를 분산 배치하여, 가장 가까운 메모리 레벨에서 연산이 수행되도록 설계함으로써 에너지 효율을 극대화합니다.

3.3. 엣지 및 실시간 AI 워크로드 적용 사례

• 엣지 디바이스 영상 처리: 카메라 모듈에 통합된 인메모리 컴퓨팅 칩은 프레임별 특징 추출과 객체 인식 모델을 현장에서 실행하여, 클라우드 전송 없이도 30fps 이상의 고속 영상 분석을 지원합니다.
• 스마트 센서 네트워크: IoT 센서 노드에 탑재된 인메모리 유닛은 센서 데이터 전처리 및 이상 탐지를 로컬에서 수행하며, 배터리 수명을 기존 대비 5배 이상 연장합니다.
• 자율주행 및 로봇 제어: 자율주행 차량과 산업용 로봇에 적용 시, 인메모리 컴퓨팅이 LiDAR·레이더 데이터 처리를 가속화해 실시간 제어 루프를 안정적으로 유지합니다.

4. 생산 공정과 전략적 의미

베이항대학교 리훙거 교수팀의 비바이너리 AI 칩은 SMIC의 110nm 및 28nm 공정을 활용해 미국 첨단 장비 없이도 대량 생산이 가능하다는 점에서 전략적 의미가 큽니다. 저비용·고수율 공정 기반의 생산 역량은 중국 반도체 자급화 및 제재 회피 측면에서 즉각적인 경쟁 우위를 제공합니다.

4.1. SMIC 110nm·28nm 공정 활용과 제재 우회

• 중·저가 장비 호환성: 기존 최첨단 EUV 장비 없이도 생산이 가능한 성숙 노드를 채택해, 미국 장비 수출 규제를 피하고 안정적인 공정 운영이 가능합니다.
• 높은 수율과 원가 절감: 110nm·28nm 공정은 이미 성숙도를 갖춘 기술로, 초기 설계 수정 없이도 뛰어난 웨이퍼 수율(약 8590%)을 확보합니다. 이를 통해 칩 단가를 최첨단 공정 대비 약 4050% 낮출 수 있습니다.
• 제재 회피 전략: 미국 정부의 첨단 공정 수출 통제 대상이 아닌 장비를 활용함으로써, 대체 소스 확보 및 장기적 공급망 안정성을 확보합니다.

4.2. 중국 반도체 자급화 전략에서의 역할

• 국산 칩 비중 확대: 중국 내 AI 및 IoT 디바이스 수요에 대응하기 위해 국산 반도체 사용 비율을 2025년까지 50% 이상으로 끌어올리는 정부 목표를 지원합니다.
• 생태계 내재화: 설계 도구(EDA)에서부터 팹리스·파운드리·패키징·테스트에 이르는 전(全) 단계에 국산 솔루션을 통합, 외부 리스크를 최소화합니다.
• 기술 자립 심화: 칩 설계·검증·제조 역량을 내재화함으로써 해외 의존도를 낮추고, 향후 첨단 공정 전환 시 자체 개발 역량을 확대할 기반을 마련합니다.

4.3. 글로벌 공급망 및 경쟁 구도 변화

• 경쟁 압박 심화: SMIC 기반의 비바이너리 칩은 중동·동남아 등 규제 리스크가 낮은 지역에서 빠르게 시장 점유율을 확대, 미국·유럽 파운드리 및 팹리스 기업에 가격·성능 경쟁 압박을 가합니다.
• 정책 대응 촉발: 주요 반도체 수출국(미국·EU·일본)은 중국 자급화 추진에 대응해 수출 통제 강화, 보조금 정책 재조정 등 전략적 산업 보호 대책을 재검토하게 됩니다.
• 협력 기회 모색: 제재 부담이 적은 국가(러시아·인도·중남미)와의 반도체 협력 및 기술 이전 가능성이 대두되어, 글로벌 반도체 지형에 새로운 축이 형성될 전망입니다.

5. 산업 적용 분야 및 시장 파급력

비바이너리 AI 칩의 에너지 효율과 내결함성 특성은 여러 산업에서 빠른 채택과 확산을 이끌 전망입니다. 특히 전력 제약 환경과 실시간 제어가 중요한 응용 분야에서 경쟁 우위를 제공합니다.

5.1. 터치 디스플레이와 스마트 모바일

• 저전력 터치 UI 반응 향상: P-비트와 HSN 기반 칩은 터치 스캔 주기 당 전력 소모를 기존 대비 60% 절감하면서, 터치 지연(latency)을 10ms 이하로 유지합니다.
• 차세대 폼팩터 최적화: 폴더블·롤러블 디스플레이 등 얇고 유연한 스마트 기기에 적용 시, 발열 저감과 배터리 수명 연장을 통해 사용자 경험 개선에 기여합니다.

5.2. 무인기 및 항공 시스템

• 전력 제한 자율 비행: 드론은 기존 GPU 대비 70% 낮은 전력으로 객체 인식 및 비행 제어를 수행해, 비행 시간을 평균 30분에서 45분으로 늘립니다.
• 내결함성 비행 안전성: HSN 보정 유닛은 센서 노이즈 및 환경 변화에 실시간 보정을 수행하며, 장애 발생 시 5ms 이내 비상 모드 전환으로 안전 착륙을 지원합니다.

5.3. 스마트 제조 및 엣지 컴퓨팅

• 공장 자동화 로봇: 인메모리 컴퓨팅 통합 칩은 AI 모델 추론 속도를 2배로 높여, 조립 라인 실시간 결함 검사와 예측 유지보수를 동시에 수행할 수 있게 합니다.
• 스마트 카메라·센서 네트워크: 온디바이스 영상 분석을 통해 네트워크 대역폭을 90% 절감하고, 지연 시간을 5분의 1로 단축하여 실시간 모니터링을 가능하게 합니다.
• 에너지 관리 시스템: 빌딩 자동화용 AI 칩은 실시간 데이터 분석으로 HVAC 시스템 효율을 20% 이상 개선하고, 연간 에너지 비용 절감 효과를 수천 달러 수준으로 달성합니다.

6. 기술적 도전 과제 및 향후 연구 과제

비바이너리 AI 칩이 제시한 혁신에도 상용화와 대규모 채택을 위해서는 해결해야 할 기술적 과제가 남아 있습니다. 특히 공정 미세화 전환, 확률 알고리즘 정밀도 보장, 그리고 글로벌 표준화 및 에코시스템 구축이 주요 이슈로 떠오릅니다.

6.1. 노드 미세화와 설계 검증

• 공정 전환 리스크: 5nm 이하 첨단 공정 이식 시 P-비트의 열역학적 잡음 제어가 어려워져 소자 변동성(variation)이 증가합니다.
• 통계적 검증 기법 필요: 확률 기반 회로는 기존 이진 회로 검증 방식으로는 성능을 정확히 평가하기 힘들어, Monte Carlo 시뮬레이션 등 통계적 검증 도구 개발이 필수적입니다.
• 비용 및 수율 확보: 첨단 공정 전환에 따른 파운드리 비용 증가와 초기 수율 미달을 최소화하기 위한 파라미터 최적화 연구가 필요합니다.

6.2. HSN 알고리즘 고도화

• 확률 오차 보정 메커니즘: P-비트 샘플링 과정의 노이즈 오차를 라이브러리 레벨에서 추정·보정할 수 있는 칩 내부 루프 설계가 요구됩니다.
• 정밀도-에너지 트레이드오프 최적화: HSN 파라미터(확률 스트림 길이, 보정값 비율 등)에 따른 연산 정확도와 전력 소모 관계를 모델링하고, 애플리케이션별 최적 설정 가이드라인을 제공해야 합니다.
• 소프트웨어·하드웨어 통합: TensorFlow·PyTorch 등의 머신러닝 프레임워크에서 HSN 연산을 네이티브 지원할 수 있도록 커널 및 라이브러리 수준 통합이 필요합니다.

6.3. 글로벌 표준화 및 에코시스템 구축

• 표준 규격 제정: IEEE, ISO 등 국제기구와 협력해 P-비트 및 HSN 인터페이스 규격을 제정, 상호 운용성을 확보해야 합니다.
• 인터페이스 프로토콜 개발: CPU/GPU 등 기존 아키텍처와 데이터 교환을 위한 버스 및 프로토콜 표준을 마련해, 하이브리드 시스템 상호연결을 지원해야 합니다.
• 툴체인 및 에뮬레이션 플랫폼: EDA 설계도구, 시뮬레이터, 검증 플랫폼 등 전 주기 개발 툴체인을 구축해 개발자와 파트너가 손쉽게 설계·검증·배포할 수 있도록 해야 합니다.

7. 미래 전망 및 시사점

비바이너리 AI 칩은 전통적 컴퓨팅 패러다임을 전환하며, 확률 기반 연산과 인메모리 컴퓨팅 결합을 통해 다음과 같은 산업적·기술적 변화를 이끌 것입니다:

• 확률 컴퓨팅 연구 확산: 글로벌 학계와 산업계에서 확률 기반 연산에 대한 관심이 고조되며, P-비트·HSN 개념을 응용한 다양한 아키텍처 연구가 활성화될 것입니다.
• 엣지 AI 혁신 가속: 모바일·IoT·자율주행·스마트 팩토리 등 전력 제약이 큰 분야에서 고성능·저전력 솔루션으로 자리 잡아, 엣지 AI 디바이스의 기능성과 사용성을 대폭 향상시킬 것입니다.
• 미·중 기술 경쟁 구도 재편: 중국의 자급화 추진으로 반도체 공급망이 다변화되고, 서구권은 비바이너리 컴퓨팅 대응 기술 개발 및 표준 제정에 박차를 가할 전망입니다.
• 신사업 기회 창출: 비바이너리 특성을 활용한 신규 애플리케이션(예: 확률적 보안 시스템, 적응형 네트워크 제어 등)이 등장하며, 관련 솔루션·서비스 시장이 조성될 것입니다.

결론 및 요약

본 포스트에서는 중국 베이항대학교가 개발한 비바이너리 AI 칩의 기술적 특징과 전략적 의미를 살펴보았습니다. P-비트와 HSN 수 체계, 인메모리 컴퓨팅 통합이 결합된 이 칩은 에너지 효율과 내결함성 측면에서 기존 이진 아키텍처를 뛰어넘으며, 글로벌 반도체 경쟁 구도를 재편할 잠재력을 지닙니다. 향후 공정 미세화, 알고리즘 최적화, 표준화 과제 해결을 통해 상용화 범위가 확대될 것이며, 엣지 AI와 확률 컴퓨팅 시장을 선도할 것으로 기대됩니다.