KR-20260061126-A - Phononic Crystal-based n-bit Weight Neuromorphic Device and Phononic Neuromorphic Computing Array Using the Same

Abstract

본 발명은 포노닉 결정(Phononic Crystal) 구조의 변조부(120)에서 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계(n은 2 이상의 정수)로 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태를 각각 인공신경망의 n진 가중치에 대응시켜 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 뉴로모픽 소자(100) 및 상기 소자를 크로스바 어레이(200) 형태로 집적하여 음향 신호와 포노닉 가중치의 상호작용에 의한 곱셈-누산 연산을 수행하는 포노닉 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이(200)를 제공한다. n=3인 삼진 경우 BitNet b1.58 아키텍처와 직접 호환되며, 압전 소자(124), 열제어 소자(125), 결함(123) 고정, 자기탄성 효과 등 다양한 격자 상수(122) 제어 방식이 제공된다.

Inventors

• 안범주

Assignees

• 안범주

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20260415

Claims (1)

1. 음향파(Acoustic Wave) 또는 탄성파(Elastic Wave)를 이용하여 신호를 연산하는 뉴로모픽 소자에 있어서, 음향파를 생성하는 음향 발생부; 통과하는 음향파의 위상 및/또는 진폭을 변조하는 포노닉 결정(Phononic Crystal) 구조의 변조부; 및 상기 변조부를 통과한 음향파의 신호를 수신하는 음향 검출부; 를 포함하며, 상기 변조부는 상기 포노닉 결정의 격자 구조를 제어하여 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계(n은 2 이상의 정수)로 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태는 각각 인공신경망의 n진 가중치에 대응하여 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자.

Description

포노닉 결정 기반 n비트 가중치 뉴로모픽 소자 및 이를 이용한 포노닉 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이{Phononic Crystal-based n-bit Weight Neuromorphic Device and Phononic Neuromorphic Computing Array Using the Same} 본 발명은 음향파(Acoustic Wave) 또는 탄성파(Elastic Wave)를 이용하여 인공신경망의 가중치를 물리적으로 구현하고 연산을 수행하는 뉴로모픽 소자 및 이를 배열한 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 포노닉 결정(Phononic Crystal) 구조의 변조부에서 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계(n은 2 이상의 정수)로 정밀하게 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태를 각각 인공신경망의 n진 가중치에 대응시켜 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 뉴로모픽 소자 및 상기 소자를 크로스바 어레이 형태로 집적하여 곱셈-누산 연산을 수행하는 포노닉 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이에 관한 것이다. 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께 대규모 신경망 모델의 연산 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 종래의 전자적 방식에 의존하는 폰 노이만(von Neumann) 아키텍처의 구조적 한계가 심각한 문제로 대두되고 있다. 폰 노이만 아키텍처에서는 연산 처리 장치와 메모리가 물리적으로 분리되어 있어, 대규모 신경망 모델의 가중치 파라미터를 메모리에서 프로세서로 반복적으로 전송하는 과정에서 막대한 에너지와 시간이 소비된다. 이를 메모리 벽(Memory Wall) 또는 폰 노이만 병목(von Neumann Bottleneck)이라 하며, 수백 기가바이트에 달하는 모델 파라미터를 처리하는 현대의 대규모 언어 모델에서 이 문제는 더욱 심각하게 발현된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 접근법으로서 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing, IMC) 패러다임이 주목받고 있다. 인-메모리 컴퓨팅은 연산 기능과 메모리 기능을 동일한 물리적 위치에 통합함으로써 데이터 이동에 따른 에너지 손실과 지연 시간을 원천적으로 제거하는 방식이다. 종래에는 저항 변화 메모리(ReRAM), 위상 변화 메모리(PCM), 강유전체 전계 효과 트랜지스터(FeFET), 자기터널접합(MTJ) 소자 등을 이용한 인-메모리 컴퓨팅이 연구되어 왔으나, 이들 소자는 모두 전기적 신호를 기반으로 하며, 내구성 저하, 소자 간 편차, 열발생에 의한 신호 왜곡 등의 문제점을 공통적으로 내포하고 있다. 한편, 광학(photonic) 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 분야에서는 마하-젠더 간섭계(MZI) 메시 구조나 파장 분할 다중화(WDM) 방식을 이용한 광학 신경망 가속기가 연구되어 왔다. 광학 방식은 광속에 가까운 신호 전파 속도와 낮은 에너지 소비를 강점으로 하나, 위상 제어의 열적 불안정성, 소자 집적 밀도의 한계, 광-전기 변환(O/E, E/O) 인터페이스에서의 에너지 손실 등이 여전히 해결 과제로 남아 있다. 특히 광학 신경망에서의 위상 간섭을 이용한 이진 또는 삼진 가중치 표현은 이미 공지된 기술이며, 이를 뛰어넘는 새로운 물리적 구현 방법의 개발이 요구된다. 음향파 또는 탄성파를 이용하는 포노닉 결정(Phononic Crystal, PnC) 기술은 주기적인 탄성 특성을 갖는 인공 매질에서 음향파의 전파를 정밀하게 제어할 수 있는 기술로서, 음향 밴드갭(phononic band gap), 음향 도파로, 음향 렌즈 등의 응용이 연구되어 왔다. 포노닉 결정은 광학의 광자 결정(Photonic Crystal)에 대응하는 음향 분야의 인공 주기 구조체로서, 격자 상수(lattice constant), 충전재(filler)의 종류 및 형상, 결함(defect)의 도입 등을 통해 음향파의 위상 속도, 진폭, 분산 관계를 정밀하게 엔지니어링할 수 있다. 그러나 포노닉 결정 구조를 인공신경망의 가중치 저장 및 연산 소자로 활용하는 기술은 아직 충분히 개발되지 않은 분야로서, 특히 n비트의 임의 정밀도 가중치를 포노닉 결정 기반으로 구현하는 기술은 새로운 기술적 과제이다. 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 포노닉 결정의 격자 구조를 제어하여 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계로 정밀하게 조절함으로써, 단일 소자에서 log₂(n) 비트의 임의 정밀도 가중치를 구현하고 이를 크로스바 어레이로 집적하여 대규모 신경망의 행렬-벡터 곱셈 연산을 초저전력으로 수행할 수 있는 포노닉 뉴로모픽 소자 및 어레이를 제공하는 것을 목적으로 한다. 해결하려는 과제 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 전기적 신호 대신 음향파 또는 탄성파를 이용하여 포노닉 결정 구조에서 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계로 정밀하게 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태를 인공신경망의 n진 가중치에 직접 대응시켜 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 뉴로모픽 소자를 제공하는 것이다. 또한, 본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, n=3인 삼진 가중치 {+1, -1, 0}을 단일 포노닉 소자에서 1.58비트 정밀도로 구현함으로써 BitNet b1.58과 같은 고도로 양자화된 신경망 아키텍처와 물리적으로 호환되는 하드웨어 가속기를 제공하는 것이다. 아울러, 본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 상기 뉴로모픽 소자를 크로스바 어레이 형태로 집적하여 음향 신호와 포노닉 가중치의 상호작용에 의한 곱셈-누산 연산이 물리 법칙에 의해 자동으로 수행되는 포노닉 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이를 제공하는 것이다. 과제의 해결 수단 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 뉴로모픽 소자(100)는, 음향파를 생성하는 음향 발생부(110); 통과하는 음향파의 위상 및/또는 진폭을 변조하는 포노닉 결정(Phononic Crystal) 구조의 변조부(120); 및 상기 변조부(120)를 통과한 음향파의 신호를 수신하는 음향 검출부(130);를 포함하며, 상기 변조부(120)는 상기 포노닉 결정의 격자 구조(121)를 제어하여 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계(n은 2 이상의 정수)로 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태는 각각 인공신경망의 n진 가중치에 대응하여 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 다른 측면에 따른 포노닉 뉴로모픽 컴퓨팅 어레이(200)는, 제1항에 따른 뉴로모픽 소자(100)를 복수의 행(210) 및 열(220)로 배열하여 크로스바 어레이를 구성하고, 각 행(210)에 인공신경망의 입력 벡터에 대응하는 음향 입력 신호를 인가하며, 각 교차점에 배치된 뉴로모픽 소자(100)의 변조부(120)가 해당 교차점의 n진 가중치를 저장하고, 각 열(220)에서 음향 출력 신호가 합산되어 곱셈-누산 연산이 수행되는 것을 특징으로 한다. 수단 1 음향파(Acoustic Wave) 또는 탄성파(Elastic Wave)를 이용하여 신호를 연산하는 뉴로모픽 소자에 있어서, 음향파를 생성하는 음향 발생부; 통과하는 음향파의 위상 및/또는 진폭을 변조하는 포노닉 결정(Phononic Crystal) 구조의 변조부; 및 상기 변조부를 통과한 음향파의 신호를 수신하는 음향 검출부; 를 포함하며, 상기 변조부는 상기 포노닉 결정의 격자 구조를 제어하여 음향파의 위상차 및/또는 진폭을 n단계(n은 2 이상의 정수)로 조절함으로써 n가지 안정 상태를 구현하고, 상기 n가지 안정 상태는 각각 인공신경망의 n진 가중치에 대응하여 log₂(n) 비트의 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 2 제1수단에 있어서, 상기 n가지 안정 상태는 음향파 간의 위상차를 0° 이상 360° 미만의 범위에서 360°/n 간격으로 설정한 n단계 위상 상태에 의해 구현되는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 3 제1수단에 있어서, 상기 n가지 안정 상태는 k단계의 위상 상태와 m단계의 진폭 상태의 조합에 의해 구현되며, n = k × m이고, 상기 log₂(k × m) 비트의 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 4 제1수단에 있어서, n = 3이고, 상기 세 가지 안정 상태는, 위상차가 0도로 보강 간섭되어 최대 음향 강도를 나타내는 제1 상태; 위상차가 180도로 상쇄 간섭되어 최소 음향 강도를 나타내는 제2 상태; 및 위상차가 90도로 중첩되어 중간 음향 강도를 나타내는 제3 상태; 이며, 상기 제1 상태, 제2 상태, 및 제3 상태는 각각 인공신경망의 삼진 가중치 {+1, -1, 0}에 대응하여 1.58비트 가중치를 저장하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 5 제1수단에 있어서, 상기 변조부는 종파(longitudinal wave) 및 횡파(transverse wave)를 독립적으로 변조하는 복수의 포노닉 결정 채널을 포함하며, 상기 n가지 안정 상태는 상기 복수의 채널의 상태 조합에 의해 구현되어 단일 채널 대비 가중치 표현 비트 수가 증가하는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 6 제1수단에 있어서, 상기 변조부는 상기 포노닉 결정의 격자 상수를 변화시키는 압전 소자를 포함하며, 상기 압전 소자에 인가되는 전압의 크기에 따라 격자 상수가 조절되어 음향파의 위상 속도가 변화하고, 상기 위상 속도의 변화에 의해 상기 n단계 위상 상태가 설정되는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 7 제1수단에 있어서, 상기 변조부는 온도 변화에 의한 열팽창으로 상기 포노닉 결정의 격자 상수를 조절하는 열제어 소자를 포함하며, 상기 격자 상수의 변화에 의해 음향파의 전파 속도 및 위상이 변조되어 상기 n단계 상태가 설정되는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 8 제1수단에 있어서, 상기 변조부는 상기 포노닉 결정의 결함 또는 불순물의 위치 및 크기를 영구적으로 설정함으로써 음향파의 위상 변조량을 비휘발적으로 고정하며, 외부 에너지 공급 없이도 상기 n단계 상태가 유지되는 것을 특징으로 하는 뉴로모픽 소자. 수단 9 제1수단에 있어서, 상기 변조부는 포노닉 결정의 밴드갭 경계 주파수를 조절하여 특정 주파수의 음향파에 대한 투과율을 n단계로 변화시키며, 상기 n단계 투과율이 상