인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서, AI의 핵심 연산인 텐서(Tensor) 연산의 중요성이 그 어느 때보다 부각되고 있습니다. 이미지 처리, 자연어 이해 등 현대 AI 시스템의 거의 모든 영역에서 텐서 연산은 필수적인 역할을 수행합니다. 그러나 방대한 데이터를 처리해야 하는 AI 시스템의 특성상, 기존 GPU와 같은 디지털 하드웨어는 속도, 에너지 효율, 확장성 측면에서 점차 한계에 부딪히고 있습니다. 마치 여러 차원의 루빅스 큐브를 동시에 돌리고 자르는 복잡한 연산을 현재의 컴퓨터가 순차적으로 처리해야 하는 것과 같습니다.
빛으로 AI 연산의 병목 현상을 단숨에 해결하다
이러한 도전 과제에 대응하기 위해, 핀란드 알토대학교(Aalto University) 포토닉스 그룹의 유펑 장(Yufeng Zhang) 박사팀은 혁신적인 해법을 제시했습니다. 바로 ‘단일 샷 광학 텐서 컴퓨팅(Single-Shot Tensor Computing With Light)’이라는 근본적으로 새로운 접근 방식입니다. 이 기술은 복잡한 텐서 연산을 광학 시스템을 통과하는 한 번의 빛의 움직임만으로 완료할 수 있게 합니다. 말 그대로 빛의 속도로 연산이 이루어지는 것입니다.
장 박사는 “우리의 방법은 오늘날 GPU가 처리하는 컨볼루션(Convolution)이나 어텐션(Attention) 레이어와 같은 연산을 모두 빛의 속도로 수행합니다. 전자 회로에 의존하는 대신, 빛의 물리적 특성을 활용하여 수많은 계산을 동시에 처리합니다”라고 설명했습니다. 이는 AI 연산의 핵심 병목 현상을 완전히 다른 패러다임으로 해결하려는 시도입니다.
빛에 정보를 담아 고속 병렬 연산을 실현하다
연구팀은 디지털 정보를 빛 파동의 진폭과 위상에 인코딩함으로써 이 같은 성과를 이루어냈습니다. 수치 데이터를 광학장(optical field) 내의 물리적 변화로 전환한 것입니다. 이 빛 파동들이 상호작용하면서 딥러닝의 기반이 되는 행렬 및 텐서 곱셈과 같은 수학적 절차가 자동으로 수행됩니다. 나아가 여러 파장의 빛을 활용하여 더욱 복잡하고 고차원적인 텐서 연산까지 지원하도록 기술을 확장했습니다.
장 박사는 이 과정을 세관 직원의 비유로 설명했습니다. “여러 기계를 거쳐 모든 소포를 검사하고 적절한 상자로 분류하는 세관 직원을 상상해 보세요. 보통은 각 소포를 하나씩 처리하겠죠. 우리의 광학 컴퓨팅 방법은 모든 소포와 모든 기계를 하나로 합칩니다. 우리는 각 입력을 올바른 출력에 연결하는 여러 ‘광학 고리(optical hooks)’를 생성합니다. 단 한 번의 작업, 한 번의 빛 통과만으로 모든 검사와 분류가 즉시 병렬로 이루어집니다.”
가장 주목할 만한 장점 중 하나는 시스템의 개입이 거의 필요 없다는 점입니다. 필요한 연산은 빛이 이동하는 동안 스스로 발생하며, 계산 과정에서 능동적인 제어 메커니즘이나 전자 스위칭이 필요하지 않습니다. 알토대학교 포토닉스 그룹 리더인 지페이 선(Zhipei Sun) 교수는 “이 접근 방식은 거의 모든 광학 플랫폼에 구현될 수 있습니다. 미래에는 이 컴퓨팅 프레임워크를 포토닉 칩에 직접 통합하여, 빛 기반 프로세서가 극도로 낮은 전력 소비로 복잡한 AI 작업을 수행하도록 할 계획입니다”라고 밝혔습니다.
에디터의 시선: AI 하드웨어의 새로운 지평을 열다
이 연구는 단순한 공학적 진보를 넘어, AI 하드웨어의 미래에 대한 패러다임 전환을 제시하고 있습니다. 현재 AI 산업은 모델 크기 증가와 데이터 폭증으로 인해 컴퓨팅 자원, 특히 GPU의 병목 현상에 직면해 있으며, 이는 AI 연구 및 상용화의 속도를 늦추는 주요 원인으로 지목되어 왔습니다. ‘빛’이라는 근원적인 물리적 매체를 활용해 연산의 한계를 돌파하려는 이 시도는 다음과 같은 중요한 시사점을 던집니다.
- 비약적인 속도 및 에너지 효율: 빛의 속도로 연산이 가능하다는 것은 현재 전자의 이동 속도에 제약을 받는 디지털 회로의 근본적인 한계를 뛰어넘습니다. 이는 미래의 AI가 실시간으로 훨씬 더 복잡한 결정을 내릴 수 있게 하며, AI 서비스의 응답성과 처리량을 혁신적으로 개선할 것입니다. 또한, 패시브(Passive) 방식으로 낮은 전력 소비를 달성할 수 있다는 점은 지속 가능한 AI 개발이라는 측면에서도 매우 중요합니다.
- AI 스케일업의 새로운 가능성: 현재의 AI 모델은 하드웨어의 제약 때문에 특정 크기 이상으로 확장하기 어렵거나, 막대한 비용을 요구합니다. 광학 텐서 컴퓨팅은 이러한 장벽을 허물고, 우리가 상상하기 어려웠던 규모의 AI 모델을 개발하고 훈련할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다. 이는 제약 없는 AI 연구 및 개발의 시대를 예고합니다.
- AI 하드웨어 생태계의 변화: ‘전자기반 컴퓨팅’ 일변도였던 AI 가속기 시장에 ‘광학 컴퓨팅’이라는 강력한 대안이 등장한 것은 기존 GPU 제조사들에게도 새로운 도전이자 기회가 될 것입니다. 향후 3~5년 내에 기존 하드웨어 플랫폼에 통합될 수 있다는 장 박사의 예측은 이 기술이 단순한 실험실 연구를 넘어 실제 산업 현장에 빠르게 적용될 수 있음을 시사합니다.
결론적으로, ‘단일 샷 광학 텐서 컴퓨팅’은 AI의 연산 능력을 한 차원 끌어올릴 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 AI가 단순한 도구를 넘어 인류 사회의 근본적인 문제 해결에 더욱 깊이 관여할 수 있는 하드웨어 기반을 제공할 것입니다. 차세대 AI 하드웨어의 표준이 ‘빛’으로 전환되는 미래를 기대해 봅니다.