[아이씨엔매거진] 인텔(Intel)이 세계 최대 뉴로모픽(neuromorphic) 시스템을 발표했다. 코드명 ‘할라 포인트(Hala Point)’로 명명된 이 대규모 뉴로모픽 시스템은 최초로 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)에 구축되었다.
할라 포인트는 주로 사용되는 AI 워크로드에 적용 시 최첨단의 컴퓨팅 효율성을 입증한 최초의 대규모 뉴로모픽 시스템이다.
인텔 로이히 2(Loihi 2) 프로세서를 활용해 미래의 뇌 구조를 모방한 AI 연구 지원 및 현재 AI의 효율성 및 지속가능성과 관련된 과제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다. 할라 포인트는 아키텍처 개선을 통해 인텔의 1세대 대규모 연구 시스템인 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)를 발전시켰으며 아키텍처 개선을 통해 뉴런 용량을 10배 이상 늘리고 최대 12배까지 성능을 향상시켰다.
인텔 랩스(Intel Labs)의 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 담당인 마이크 데이비스(Mike Davies) 디렉터는 “오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가하고 있다. 업계에는 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”고 밝히고, “이러한 이유로 인텔은 딥 러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다”고 말했다.
로이히 기반 시스템은 기존 CPU 및 GPU 아키텍처보다 최대 50배 빠른 속도로 100배 적은 에너지를 사용해 AI 추론을 수행하고 최적화 문제를 해결할 수 있다. 아직 연구 단계에 있지만, 지속적인 학습이 가능한 미래의 뉴로모픽 LLM은 계속 증가하는 데이터 세트를 주기적으로 재학습할 필요가 없어 기가와트-시(gigawatt-hours)의 에너지를 절약할 수 있을 것으로 보인다.
특성 분석 결과, 기존 심층 신경망을 실행할 때 와트 당 15조 TOPS/w 8-비트 연산 처리(TOPS는 초당 수행할 수 있는 단위 연산으로, 1 TOPS는 1초당 10억 단위 연산 수행)를 초과하는 효율성을 제공한다. 이는 초당 최대 20경 연산, 즉 20페타옵스(petaops)를 지원할 수 있는 능력으로 GPU 및 CPU 기반 아키텍처가 달성한 수준에 필적하거나 이를 능가하는 수치다.
할라 포인트의 고유한 기능은 과학 및 엔지니어링 문제 해결, 물류, 스마트 시티 인프라 관리, LLM(대형 언어 모델) 및 AI 에이전트와 같은 AI 애플리케이션을 위한 실시간 연속 학습을 가능하게 할 수 있다.
현재 할라 포인트는 미래 상용 시스템의 기능을 향상시킬 연구용 프로토타입이다. 인텔은 이러한 시사점들을 통해 LLM이 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있는 능력과 같은 실질적인 발전으로 이어질 것으로 기대하고 있다. 이러한 발전은 광범위한 AI 배포 시 지속불가능한 수준의 모델 훈련 부담을 크게 줄일 것으로 기대해볼 수 있다.
