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인지 컴퓨터

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1. 개요

인지 컴퓨터는 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방하여 설계된 컴퓨터 시스템을 의미한다. 주요 칩으로는 IBM의 TrueNorth, NorthPole, 인텔의 Loihi, Pohoiki Springs, Pohoiki Beach, Hala Point 등이 있으며, 각 칩은 뇌의 뉴런과 시냅스를 모방한 구조를 가지고 있다. 이러한 칩들은 폰 노이만 구조의 병목 현상을 피하고 에너지 효율성을 높이는 것을 목표로 한다. 인지 컴퓨터는 다양한 응용 분야에 활용될 수 있으며, 왓슨과 같은 시스템의 실패 사례를 통해 비판을 받기도 한다.

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인지 컴퓨터
개요
유형정보 기술 시스템
특징인공지능, 기계 학습, 자연어 처리
활용 분야의사 결정 지원, 문제 해결, 패턴 인식
상세 정보
정의인간의 인지 과정을 모방하는 고급 컴퓨터 시스템
목표인간처럼 추론하고, 학습하고, 상호 작용하는 시스템 개발
구성 요소센서, 소프트웨어 알고리즘, 프로세서
작동 원리대량의 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고, 새로운 상황에 적용
주요 기술
인공신경망인간 두뇌의 신경망 구조를 모방한 알고리즘
자연어 처리 (NLP)컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술
기계 학습 (ML)데이터로부터 스스로 학습하고 예측하는 알고리즘
딥 러닝 (DL)심층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기계 학습의 한 분야
활용 사례
의료 분야질병 진단, 환자 맞춤형 치료, 신약 개발
금융 분야사기 탐지, 위험 관리, 투자 자문
고객 서비스챗봇, 가상 비서, 자동 응대 시스템
제조업품질 관리, 생산 최적화, 예측 유지 보수
기업 및 연구 기관
주요 기업IBM, 구글, 마이크로소프트, 삼성전자
연구 기관대학, 연구소, 기업 부설 연구소
과제 및 전망
윤리적 문제개인 정보 보호, 알고리즘 편향, 일자리 감소
기술적 한계데이터 의존성, 설명 가능성 부족, 일반화 능력 부족
미래 전망기술 발전, 활용 분야 확대, 인간과의 협업 증대

2. 주요 칩

인지 컴퓨터의 주요 칩으로는 IBM의 TrueNorth, NorthPole, 인텔의 Loihi, Hala Point 등이 있다.


  • TrueNorth: 2014년 IBM에서 제작한 뉴로모픽 칩으로, 4096개의 코어와 100만 개 이상의 뉴런, 2억 6800만 개 이상의 시냅스로 구성되어 있다. 54억 개의 트랜지스터를 가지고 있으며, 폰 노이만 구조의 병목 현상을 우회하여 에너지 효율성이 매우 높다.[8]
  • NorthPole: 2023년 IBM에서 출시한 개념 증명 칩으로, TrueNorth보다 약 4,000배 빠른 속도를 제공한다. 224MB의 과 256개의 프로세서 코어를 포함하며, GPU에 비해 이미지 인식 작업을 더 빠르고, 에너지 효율적으로 처리한다.[17][18][19][20]
  • Loihi: 2017년 인텔에서 생산된 자기 학습 뉴로모픽 칩으로, 128개의 클러스터와 13만 1072개의 모의 뉴런을 수용한다. 약 1억 3000만 개의 시냅스를 제공하며, 기존 제품보다 에너지 효율이 1000배 더 높다고 주장한다.[57]
  • Hala Point: 2024년에 출시된 시스템으로, 1,152개의 Loihi 2 프로세서를 탑재하고 있다. 최대 11억 5천만 개의 뉴런과 1,280억 개의 시냅스를 지원하며, 2,600와트의 전력을 소비한다. 기존 딥 뉴럴 네트워크보다 효율성이 높으며, 초당 최대 20경 번의 연산을 제공한다.[30][31]


각 칩에 대한 자세한 내용은 하위 섹션을 참조할 수 있다.

2. 0. 1. TrueNorth의 특징

TrueNorth는 2014년 IBM에서 제작한 뉴로모픽 CMOS 집적 회로이다.[8] 코어 4096개를 가진 다중 코어 프로세서 칩 네트워크 설계로, 각 코어는 프로그래밍 가능한 시뮬레이션 뉴런 256개를 가지고 있어 총 100만 개 이상의 뉴런으로 구성된다.[8] 각 뉴런은 프로그래밍 가능한 시냅스 256개를 가지고 있어 뉴런 간 신호를 전달한다.[8] 따라서 프로그래밍 가능한 시냅스는 총 2억 6800만 개(228)가 넘는다.[8] 기본 트랜지스터 수는 54억 개이다.[8]

TrueNorth는 각 신경 시냅스 코어 4096개에서 메모리, 계산, 통신을 처리하므로 폰 노이만 구조 병목 현상을 우회하며 에너지 효율성이 매우 높다.[9] IBM은 전력 소비량이 70밀리와트이며 전력 밀도는 기존 마이크로 프로세서의 1/10,000이라고 주장한다.[9] SyNAPSE 칩은 계산에 필요한 전력만 소비하므로 더 낮은 온도와 전력으로 작동한다.[10]

뉴런은 누설 적분-발화 모델을 단순화한 선형 누설 적분-발화(LLIF) 모델을 사용하여 에뮬레이션된다.[13]

IBM에 따르면, TrueNorth는 클럭이 없고,[14] 단항 숫자로 작동하며 최대 19비트까지 세어 계산한다.[5][15] 코어는 동기 및 비동기 논리를 모두 사용하여 이벤트 구동되며, 칩 내 비동기 패킷 스위칭 메쉬 네트워크(NOC)를 통해 상호 연결된다.[15]

2. 0. 2. NorthPole의 특징

IBM이 2023년에 출시한 NorthPole은 개념 증명 칩이다.[17][18][19][20] 칩 내에서 연산과 메모리를 융합하여 성능을 크게 향상시키고, 폰 노이만 구조의 병목 현상을 없애는 것을 목표로 한다. NorthPole은 2014년 IBM의 TrueNorth 시스템의 접근 방식과 현대적인 하드웨어 설계를 결합하여 TrueNorth보다 약 4,000배 빠른 속도를 달성했다.

NorthPole은 동일한 12-nm 노드 공정으로 제작된 GPU에 비해 ResNet-50 또는 Yolo-v4 이미지 인식 작업을 약 22배 더 빠르게, 에너지 소비는 25배 적게, 공간은 5배 적게 사용한다.[17][18][19][20] 224MB의 과 256개의 프로세서 코어를 포함하며, 8비트 정밀도에서 코어당 사이클당 2,048번의 연산을, 2비트 정밀도에서 8,192번의 연산을 수행할 수 있다. 작동 속도는 25 ~ 425 MHz이다.[17][18][19][20] 이 칩은 추론 칩이지만, 메모리 및 정확성 제한으로 인해 아직 GPT-4를 처리할 수 없다.[21]

2. 0. 3. Loihi의 특징

Loihi영어는 2017년에 인텔에서 생산되었으며, 하와이의 해산 Lōʻihi에서 이름을 따온 것으로 추정되는 자기 학습 뉴로모픽 칩으로, 획기적인 전력 효율을 제공한다.[57] 인텔은 Loihi영어의 성능에 필적하는 뉴럴 네트워크 훈련에 필요한 범용 계산 능력이 기존 제품보다 약 1000배 더 에너지 효율적이라고 주장한다. 이론적으로, 이를 통해 클라우드 연결과 독립적으로 동일한 실리콘에서 기계 학습의 훈련과 추론을 모두 지원하며, 합성곱 신경망(CNN)이나 심층 학습(신경망)을 사용하는 것보다 효율적이다. 인텔은 사람의 심박수를 모니터링하고, 운동이나 식사와 같은 이벤트 후에 측정값을 얻은 다음, 인지 컴퓨팅 칩을 사용하여 데이터를 정규화하여 "정상" 심박수를 산출하는 시스템을 목표로 하고 있으며, 이는 이후의 이상을 발견할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 사태나 상태에도 대처할 수 있다.

Loihi영어 칩의 초도 생산분은 인텔의 14nm 제조 공정을 사용하여 제작되었으며, 각 클러스터 당 1024개의 인공 뉴런으로 구성된 총 128 클러스터, 13만 1072개의 모의 뉴런을 수용한다.[57] 이는 약 1억 3000만 개의 시냅스를 제공한다.[58] Loihi영어는 현재, USB 폼 팩터로 40개 이상의 학술 연구 그룹 사이에서 연구 목적으로 이용 가능하다.[59][60] 최근 개발에는, 아이작 헤일 비치 공원(Isaac Hale Beach Park)에서 이름을 따온 포호이키 비치(Pohoiki Beach영어)라고 불리는 64코어 칩이 포함된다.[61]

2019년 10월, 럿거스 대학교의 연구자는 SLAM을 분석할 때 인텔의 Loihi영어에너지 효율을 실증하는 연구 논문을 발표했다.[62]

2020년 3월, 인텔과 코넬 대학교는 질병 진단, 무기 및 폭발물 종류 식별, 마약류 발견, 연기 및 일산화 탄소의 징후 발견에 도움이 될 가능성이 궁극적으로 있는, 서로 다른 유해 물질을 식별하는 인텔의 Loihi영어의 능력을 실증하는 연구 논문을 발표했다.[63]

2. 0. 4. Pohoiki Springs

포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)는 2017년에 소개된 인텔의 자체 학습 신경 형태 칩인 로이히를 통합하는 시스템으로, 하와이의 로이히 해산에서 이름을 따온 것으로 보인다. 인텔은 로이히가 신경망을 훈련하는 데 사용되는 범용 컴퓨팅 시스템보다 약 1000배 더 에너지 효율적이라고 주장한다. 이론적으로 로이히는 클라우드 연결과는 독립적으로 동일한 실리콘에서 머신 러닝 훈련과 추론을 모두 지원하며, 합성곱 신경망 또는 딥 러닝 신경망보다 더 효율적이다. 인텔은 사람의 심박수를 모니터링하는 시스템을 예로 들며, 운동이나 식사와 같은 사건 이후 판독값을 얻고, 칩을 사용하여 데이터를 정규화하고 '정상' 심박수를 계산한다. 그런 다음 이상 징후를 발견하고 새로운 사건이나 상태에 대처할 수 있다.[22]

2. 0. 5. Pohoiki Beach

인텔의 로이히 2는 2021년 9월에 64개의 코어를 탑재한 포호이키 비치라는 이름으로 출시되었다.[28] 이 칩은 더 빠른 속도, 확장성을 향상시키기 위한 더 높은 대역폭의 칩 간 통신, 칩당 증가된 용량, 공정 축소로 인한 더 작은 크기, 향상된 프로그래밍 능력을 자랑한다.[29]

2. 0. 6. Hala Point

할라 포인트(Hala Point영어)는 2024년에 출시된 시스템으로, 1,152개의 로이히(Loihi영어) 2 프로세서를 탑재하고 있다.[30][31] 최대 11억 5천만 개의 뉴런과 1,280억 개의 시냅스를 지원하며, 140,544개의 신경 형태 처리 코어에 분산되어 있다.[30][31] 2,600와트의 전력을 소비하며, 보조 계산을 위해 2,300개 이상의 임베디드 x86 프로세서를 포함한다.[30][31]

인텔은 할라 포인트가 2024년에 세계 최대의 신경 형태 시스템이라고 주장했다.[30][31] 로이히 2 칩을 사용하며, 10배 더 많은 뉴런 용량과 최대 12배 더 높은 성능을 제공한다고 주장한다.[30][31]

할라 포인트는 초당 최대 20경(20페타옵스)의 연산을 제공하며, 기존 딥 뉴럴 네트워크에서 효율성은 15조(8비트) 연산 S-1 W-1을 초과한다.[30][31]

할라 포인트는 처리, 메모리 및 통신 채널을 대규모 병렬화된 패브릭에 통합하여 16 PB S-1의 메모리 대역폭, 3.5 PB S-1의 코어 간 통신 대역폭 및 5 TB S-1의 칩 간 대역폭을 제공한다.[30][31]

이 시스템은 11억 5천만 개의 뉴런을 인간의 뇌보다 20배 더 빠르게 처리할 수 있다.[30][31] 뉴런 용량은 올빼미의 뇌 또는 카푸친 원숭이의 피질과 거의 동일하다.[30][31]

로이히 기반 시스템은 CPU/GPU 아키텍처보다 100배 적은 에너지를 사용하여 최대 50배 더 빠른 속도로 추론 및 최적화를 수행할 수 있다.[30][31]

인텔은 할라 포인트가 LLM을 만들 수 있다고 주장하지만, 아직 수행되지 않았다.[30] 더 많은 연구가 필요하다.[31]

3. 비판

비평가들은 IBM의 왓슨과 같이 방 하나 크기의 컴퓨터는 1.3kg의 인간 뇌를 대체할 수 있는 실행 가능한 대안이 아니라고 주장한다.[33] 또한, 일부 비평가들은 상이한 정보 출처 및 컴퓨팅 자원과 같이 매우 많은 요소를 단일 시스템으로 통합하는 데 어려움이 있다고 지적한다.[34]

2021년, ''뉴욕 타임스''는 스티브 로어의 기사 "IBM의 왓슨에게 무슨 일이 있었나?"를 게재했다.[35] 그는 IBM 왓슨의 몇 가지 비용이 많이 드는 실패에 대해 썼다. 그 중 하나인 종양학 전문가 자문(Oncology Expert Advisor)이라는 암 관련 프로젝트[36]는 비용이 많이 드는 실패로 2016년에 중단되었다. 협업 과정에서 왓슨은 환자 데이터를 사용할 수 없었고, 의사의 메모와 환자 이력을 해독하는 데 어려움을 겪었다.

4. 응용 분야

트루노스 네트워크 클러스터는 2018년 마스터 컴퓨터에 연결되어, 장면에서 빠르게 움직이는 물체의 깊이를 추출하는 스테레오 비전 연구에 사용되었다.[16][52]

참조

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[6] 뉴스 Intel's Pohoiki Beach, a 64-Chip Neuromorphic System, Delivers Breakthrough Results in Research Tests https://newsroom.int[...]
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