아날로그 AI가 에너지 효율적인 컴퓨팅의 미래가 될 수 있다.
인공지능은 우리의 삶의 방식을 변화시켜 우리가 매일 의지하는 도구와 서비스에 동력을 공급한다. 챗봇에서 스마트 기기에 이르기까지 이러한 발전의 대부분은 디지털 AI에서 비롯된다. 디지털 AI는 엄청나게 강력하여 방대한 양의 데이터를 처리하여 인상적인 결과를 제공한다. 하지만 이러한 힘에는 상당한 비용, 즉 에너지 사용과 함께 제공된다. 디지털 AI는 엄청난 계산 능력을 요구하여 상당한 에너지를 소비하고 열을 발생시킨다.
디지털 AI의 에너지 문제
챗봇과 상호작용하거나 추천 기반 플레이리스트를 스트리밍할 때마다 어딘가에 데이터를 처리하는 컴퓨터가 있다. 디지털 AI 시스템의 경우 이는 수십억 또는 수조 개의 숫자를 처리하는 것을 의미한다. 이러한 시스템은 데이터를 표현하고 조작하기 위해 1과 0이라는 이진 코드를 사용한다. 이는 입증된 방법이지만 엄청나게 많은 에너지를 소모한다.
특히 복잡한 AI 모델은 엄청난 양의 컴퓨팅 파워를 요구한다. 예를 들어, 딥 러닝 모델은 며칠, 때로는 몇 주 동안 방대한 데이터 세트에 대한 계산을 실행한다. 단일 트레이닝 세션은 하루에 도시 전체만큼의 전기를 사용할 수 있다. 그리고 그것은 단지 트레이닝일 뿐이다. 이러한 모델이 배포되면 음성 인식, 영화 추천 또는 로봇 제어와 같은 작업을 수행하는 데 여전히 전력이 필요하다.
소비된 에너지는 그냥 사라지지 않는다. 열로 바뀐다. 이것이 데이터 센터에 거대한 냉각 시스템이 있는 이유이다. 이러한 시스템은 하드웨어가 과열되는 것을 방지하지만 에너지 소비를 한 단계 더 추가한다. 지속 불가능해지고 있는 순환이다.
AI 시스템은 또한 빠르게 행동해야 하며, 이를 훈련하기 위해서는 많은 시행착오와 실험이 필요하다. 각 단계에서는 다양한 설정, 디자인 또는 데이터를 테스트하여 가장 잘 작동하는 것을 찾는다. 시스템이 느리면 이 프로세스에 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 처리 속도가 빨라지면 이러한 단계가 빨라져 연구자들이 모델을 조정하고, 문제를 해결하고, 실제 사용에 더 빨리 대비할 수 있다.
하지만 디지털 시스템은 본래 이런 속도에 맞춰 만들어지지 않았다. 문제는 데이터를 처리하는 방식에 있다. 정보는 메모리(저장되는 곳)와 프로세서(분석되는 곳) 사이를 끊임없이 오가야 한다. 이러한 오가는 동작으로 인해 병목 현상이 발생하여 속도가 느려지고 전력 소모가 더 커진다.
또 다른 문제는 디지털 시스템이 본래 한 번에 하나의 작업을 처리하도록 만들어졌다는 것이다. 이러한 순차적 처리로 인해 속도가 느려지며, 특히 AI 모델이 작업해야 하는 방대한 양의 데이터로 인해 그렇다. GPU 및 TPU와 같은 프로세서는 여러 작업이 동시에 실행되는 병렬 처리를 가능하게 하여 도움이 되었다. 하지만 이러한 고급 칩에도 한계가 있다.
문제는 디지털 기술이 어떻게 개선되는지에 달려 있다. 점점 더 작은 칩에 더 많은 트랜지스터를 집어넣는 데 의존한다. 하지만 AI 모델이 성장함에 따라, 우리는 그것을 할 공간이 부족해지고 있다. 칩은 이미 너무 작아서 더 작게 만드는 것이 더 비싸지고 달성하기 어려워지고 있다. 그리고 더 작은 칩은 고유한 문제를 안고 있다. 더 많은 열을 발생시키고 에너지를 낭비하여 속도, 전력, 효율성을 균형 있게 조절하기 어렵게 만든다. 디지털 시스템은 벽에 부딪히기 시작했고, AI에 대한 요구가 커지면서 따라잡기가 더 어려워지고 있다.
아날로그 AI가 솔루션이 될 수 있는 이유
아날로그 AI는 디지털 AI의 에너지 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공한다. 0과 1에 의존하는 대신 연속적인 신호를 사용한다. 이는 정보가 원활하게 흐르는 자연적 프로세스의 작동 방식에 더 가깝다. 모든 것을 이진법으로 변환하는 단계를 건너뛰어 아날로그 AI는 훨씬 적은 전력을 사용한다.
가장 큰 장점 중 하나는 메모리와 처리를 한곳에서 결합하는 것이다. 디지털 시스템은 메모리와 프로세서 간에 데이터를 지속적으로 이동하여 에너지를 소모하고 열을 발생시킨다. 아날로그 AI는 데이터가 저장된 곳에서 바로 계산을 수행한다. 이를 통해 에너지를 절약하고 디지털 시스템이 직면하는 열 문제를 피할 수 있다.
또한 더 빠르다. 데이터를 앞뒤로 이동하지 않으므로 작업이 더 빨리 완료된다. 따라서 아날로그 AI는 속도가 중요한 자율 주행 자동차와 같은 것에 매우 적합하다. 또한 한 번에 여러 작업을 처리하는 데도 뛰어나다. 디지털 시스템은 작업을 하나씩 처리하거나 병렬로 실행하기 위해 추가 리소스가 필요하다. 아날로그 시스템은 멀티태스킹을 위해 만들어졌다. 뇌에서 영감을 받은 신경모사 칩은 수천 개의 노드에서 동시에 정보를 처리한다. 이를 통해 이미지나 음성 인식과 같은 작업에 매우 효율적이다.
아날로그 AI는 개선을 위해 트랜지스터를 축소하는 데 의존하지 않는다. 대신 새로운 소재와 디자인을 사용하여 고유한 방식으로 계산을 처리한다. 일부 시스템은 전기 대신 빛을 사용하여 데이터를 처리하기도 한다. 이러한 유연성은 디지털 기술이 직면한 물리적, 기술적 한계를 피하낟.
아날로그 AI는 디지털 AI의 에너지 및 효율성 문제를 해결함으로써 리소스를 소모하지 않고도 계속 발전할 수 있는 방법을 제공한다.
아날로그 AI의 과제
아날로그 AI는 많은 가능성을 가지고 있지만 과제가 없는 것은 아니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 신뢰성이다. 작업의 정확성을 쉽게 확인할 수 있는 디지털 시스템과 달리 아날로그 시스템은 노이즈와 오류가 발생하기 쉽다. 전압의 작은 변화로 인해 부정확성이 발생할 수 있으며 이러한 문제를 수정하기가 더 어렵다.
아날로그 회로 제조도 더 복잡하다. 간단한 켜짐-꺼짐 상태로 작동하지 않기 때문에 일관되게 작동하는 아날로그 칩을 설계하고 생산하기가 더 어렵다. 하지만 재료 과학과 회로 설계의 발전으로 이러한 문제가 극복되기 시작했다. 예를 들어, 메모리스터는 점점 더 안정적이고 신뢰성이 높아져 아날로그 AI에 적합한 옵션이 되었다.
결론
아날로그 AI는 컴퓨팅을 더 에너지 효율적으로 만드는 더 스마트한 방법이 될 수 있다. 프로세싱과 메모리를 한곳에서 결합하고, 더 빠르게 작동하며, 여러 작업을 한 번에 처리한다. 디지털 시스템과 달리 점점 더 어려워지고 있는 칩 축소에 의존하지 않는다. 대신 오늘날 우리가 보고 있는 많은 에너지 문제를 피하는 혁신적인 설계를 사용한다.
아날로그 시스템을 정확하게 유지하고 기술을 안정적으로 만드는 것과 같은 과제가 여전히 있다. 하지만 지속적인 개선을 통해 아날로그 AI는 일부 영역에서 디지털 시스템을 보완하거나 대체할 수 있는 잠재력이 있다. AI를 강력하고 지속 가능하게 만드는 데 있어 흥미로운 단계이다.
