[더구루=진유진 기자] 미국 미네소타 대학교 연구진이 인공지능(AI) 처리에 필요한 에너지를 최대 1000배 감소시킬 수 있는 기술을 개발했습니다. 30일 업계에 따르면 네이처의 심사평가 저널 'npj 언컨벤셔널 컴퓨팅(npj Unconventional Computing)'은 미네소타 대학교 연구진이 작성한 '자기 터널 접합 기반 계산 랜덤 액세스 메모리의 실험적 시연(Experimental demonstration of magnetic tunnel junction-based computational random-access memory)' 논문을 공개했습니다. 연구진은 데이터가 메모리에서 처리장치로 이동하는 과정에서 많은 에너지가 소비되는 만큼 AI시대 데이터 처리량이 늘어날수록 에너지 소비량도 늘어날 수 밖에 없다고 우려했습니다. 이에 연구진이 주목한 것이 자기 터널 접합(MTJ) 기반 인메모리 기술인 'CRAM(computational random-access memory)'입니다. 자세한 내용은 더구루 홈페이지에서 만나보실 수 있습니다.
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