텍사스 대학과 TSMC가 엣지 AI 연산에 활용될 수 있는 차세대 비휘발성 메모리인 SOT-MRAM(Spin-Orbit Torque Magnetic Random-Access Memory)를 개발했습니다. SOT-MRAM는 전류를 수평으로 흘려 발생하는 스핀 홀 효과로 자화 방향을 바꾸는 차세대 고속·초저전력 비휘발성 메모리 기술입니다. 읽기와 쓰기 경로가 분리되어 있어 기존 STT-MRAM보다 속도가 빠르고 수명이 긴 특징이 있습니다. 빠른 속도와 낮은 전력 소모가 장점이지만, 메모리 밀도가 낮고 단가가 비싸 일반적인 메모리를 대체하긴 어렵습니다. 하지만 속도, 에너지 효율성, 내구성의 독특한 조합 덕분에 SOT-MRAM은 특히 전력이나 메모리가 제한적인 기기에서 AI 애플리케이션에 매우 적합한 장점이 있습니다. 최근 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에서 박사 학위를 받은 샘 리우(Sam Liu,)와 동료들은 로봇 손이나 센서같은 엣지 AI 시스템에서 활용할 수 있는 SOT-MRAM 메모리를 개발했습니다. 본래 SOT-MRAM은 두 가지 상태만 저장할 수 있기 때문에 지금까지 AI 하드웨어에 사용되는 것으로 고려되지 않았지만, 연구팀는 정확성을 유지하면서도 이진 (binary) 상태를 활용할 수 있도록 설계해 신경망 추론, 이진 신경망 훈련 및 확률적 그래프 모델링을 포함한 다양한 AI 작업에서 사용할 수 있게 만들었습니다. 연구팀의 SOT-MRAM은 저장된 데이터를 0과 1 사이에서 전환하는 표준 쓰기 작업에 단 2나노초 밖에 걸리지 않았 으며, 쓰기 작업당 소모되는 에너지는 단 2피코줄에 불과했습니다. 다른 메모리 기술은 이러한 작업을 수행하는 데 5배에서 수백 배 더 긴 수 밀리초가 걸리고 수백 피코줄 이상의 에너지를 소모합니다. 최근 AI의 심각한 문제 중 하나는 엄청난 전력 소모입니다. 연구팀은 엣지 AI 기기에 이 SOT-MRAM 기술을 적용하면 에너지 효율성을 크게 높일 수 있을 것으로 보고 있습니다. 간단한...