(Gra/HfOx/W device and cross-section image. a, optical image of a single device with ~1 um ×1 um device size. b, cross-section TEM image and EELS mapping of W, Hf and C elements. Credit: Science (2026). DOI: 10.1126/science.aeb9934)
현재 우리가 사용하는 반도체나 전자기기의 약점 중 하나는 열입니다. 통상 섭씨 150-200도가 넘으면 현재의 전자기기는 작동이 불가능하며, 실제 환경에서는 섭씨 100도 정도가 실용적인 한계에 가깝습니다. 예를 들어 CPU나 GPU 온도가 섭씨 100도를 넘어가면 뭔가 문제가 생긴 것으로 여기는 게 보통입니다. 따라서 온도를 낮추기 위해 강력한 냉각장치가 필요합니다. 수많은 서버를 돌리는 데이터 센터의 경우 사실 냉각에 들어가는 에너지가 전체 에너지 소모의 40%에 달할 정도입니다.
이런 약점을 극복할 수 있는 방법 중 하나는 고온에서도 정상적으로 작동하는 반도체 소자를 개발하는 것입니다. 물론 냉각은 그래도 필요하지만, 허용 온도 범위가 높으면 비교적 간단한 냉각 시스템으로도 냉각이 가능해져 비용과 부피를 대폭 절감할 수 있습니다. 또 지금까지는 높은 온도 때문에 전자기기를 탑재할 수 없었던 발전소, 고온 공정이 포함되는 산업 장치, 기타 설비에 반도체와 전자기기를 사용할 수 있습니다.
우주 탐사 측면에서는 금성처럼 온도가 매우 높은 행성에서 움직일 수 있는 로버나 탐사선을 개발할 수 있습니다. 앞서 소개드린 것처럼 사실 초고온 환경에서 작동할 수 있는 전자회로를 개발하곤 있으나 아직은 넘어야할 산이 많습니다. 예를 들어 이전에 소개한 것처럼 초고온 실리콘 카바이드 (SiC) 계통 회로 개발에는 성공했지만, 그것만으로는 임무 수행 컴퓨터를 만들 수 없습니다.
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조슈아 양 USC 비터비 공과대학 전기컴퓨터공학과 아서 B. 프리먼 석좌교수 겸 USC 첨단컴퓨팅대학 교수(Joshua Yang, Arthur B. Freeman Chair Professor at the Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering of the USC Viterbi School of Engineering and the USC School of Advanced Computing) 연구팀은 과학 저널 사이언스(Science) 에 발표된 연구에서 섭씨 700도에서도 안정적으로 작동하는 새로운 유형 멤리스터 메모리를 개발했습니다.
멤리스터(Memristor)는 저항을 기억하는 소자로, 전류의 이력에 따라 저항 상태가 변하는 비휘발성 메모리 소자입니다. 기존 플래시 메모리보다 더 빠른 스위칭 속도, 낮은 전력 소비, 단순한 구조와 연산과 기억이 한 번에 이뤄지는 특징 때문에 차세대 반도체 소재로 많은 연구가 이뤄지고 있습니다.
연구팀은 본래 다른 장치를 개발하는 과정에서 그래핀, 텅스텐, 하프늄 산화물을 이용하면 초고온 멤리스터 메모리를 개발할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 연구팀은 모든 원소 중 녹는점이 가장 높은 금속인 텅스텐을 최상층에, 하프늄 산화물 세라믹을 중간층에, 그리고 그래핀을 최하층에 사용하여 이 특별한 멤리스터를 제작했습니다. 그래핀은 탄소 원자 한 층으로 이루어진 얇은 판이며, 주변 물질들과 마찬가지로 엄청난 고온에도 손상되지 않고 견딜 수 있습니다.
테스트 결과 이 멤리스터 메모리 소자는 700도에서 50시간 이상 데이터를 새로 고침 없이 저장할 수 있고, 10억 회 이상의 스위칭 사이클을 견뎌내며, 단 1.5볼트의 전압으로 수십 나노초의 작동 속도로 구동된다는 점을 입증했습니다.
앞서 개발된 실리콘 카바이드 소재와 연관해서 생각하면 멤리스터 소재는 프로세서와 저장장치 역할을 해줄 수 있고 실리콘 카바이드는 회로 기판 및 통신 시스템에 사용되어 초고온 전자 시스템을 개발하는데 큰 역할을 할 수 있습니다.
또 연구팀은 이 기술이 실제 프로세서로 개발될 경우 인공지능 연산에도 유용할 것으로 보고 있습니다. 멤리스터는 전압 곱하기 전도율이 전류라는 옴의 법칙을 이용하여, 전류가 흐르는 순간 물리적으로 곱셈을 수행합니다. 따라서 측정된 전류가 바로 그 해답입니다.
양 교수는 "ChatGPT와 같은 AI 시스템에서 수행되는 연산의 92% 이상은 행렬 곱셈에 불과하다"며, "이러한 유형의 장치는 행렬 곱셈을 가장 효율적인 방식으로, 훨씬 빠른 속도와 낮은 에너지 소비로 수행할 수 있다"고 언급했습니다.
현재 이 논문의 공동 저자 세 명(샤창페이, 후먀오, 거닝)과 함께 양 교수는 인공지능 컴퓨팅용 상온 멤리스터 칩을 상용화하는 스타트업 테트라멤(TetraMem)을 공동 설립했습니다. 그의 연구실에는 테트라멤에서 제작한 완벽하게 작동하는 칩이 있으며, 학생들은 이 칩을 사용하여 기존 하드웨어로는 따라올 수 없는 속도와 효율성으로 머신러닝 작업을 매일 수행하고 있습니다.
물론 상용화까지는 많은 과정이 남아 있지만, 초고온 프로세서라는 특징을 넘어서 에너지 효율적이고 빠른 AI 연산을 가능하게 만들 차세대 반도체 기술이 될 수 있을지 주목됩니다.
참고
https://techxplore.com/news/2026-03-memory-chip-survives-temperatures-hotter.html
Jian Zhao et al, High-temperature memristors enabled by interfacial engineering, Science (2026). DOI: 10.1126/science.aeb9934
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