컴퓨팅 성능이 향상되고 데이터가 기하급수적으로 증가하는 가운데 인공지능(AI)이 가속화 되고 있다.
여기에, AI 시스템이 더욱 정교해짐에 따라 요구 사항을 해결하기 위해 훨씬 더 많은 계산 능력이 필요하며, 기존 컴퓨팅 하드웨어로는 따라 잡을 수 없을 정도로 빠르게 진화하고 있다.
이 문제를 해결하기 위해 MIT에서 스핀아웃된 라이트엘리전스(Lightelligence)는 광자학(photonics)을 사용하여 인공지능을 위한 컴퓨팅을 재창조하는 차세대 컴퓨팅 하드웨어를 개발하고 있다. 기존 반도체 칩에 사용되는 실리콘 제조 플랫폼을 새로운 방식으로 전환하고 있는 것이다.
산술 연산(Arithmetic Operation)을 수행하기 위해 전기를 사용하는 칩을 만드는 대신 에너지가 낮고 빠른 빛으로 구동되는 구성 요소를 개발하고 있다. 이는 기존 아키텍처와 비교하여 라이트엘리전스가 만든 '광학 칩(Optical chips)'은 고속으로 낮은 대기 시간 및 낮은 전력 소비 측면에서 엄청난 향상을 넘어 AI의 컴퓨팅 능력의 패러다임을 전환할 수 있는 기반을 다지고 있는 것이다.
연산을 수행하기 위해 전자 칩은 수십, 때로는 수백 개의 논리 게이트를 결합해야 한다. 이 프로세스를 수행하려면 전자 칩 트랜지스터가 진행하는 동안 스위치를 끄고 켜야 한다. 로직 게이트 트랜지스터가 전환될 때마다 열을 발생시키고 전력을 소비하게 된다. 그러나 라이트엘리전스가 개발한 광학 칩은 그렇지 않다. 로직 게이트 트랜지스터 대신 물리학으로 수행된다.
라이트엘리전스의 공동 창립자이자 CEO 인 이첸 센 박사(Yichen Shen. PhD)는 "우리는 광자가 칩 내부에서 서로 상호 작용하는 방식을 정확하게 제어합니다"라며, “그 것은 칩을 통해 빛이 전파되는 것뿐이고, 광자가 서로 간섭하는 것일 뿐입니다. 이 간섭의 본질은 우리가 원하는 수학을 수행합니다”라고 원리를 설명했다.
특히, 이 간섭 과정은 열을 거의 발생시키지 않으므로 광학 컴퓨팅 칩은 전자 구동 방식보다 훨씬 낮은 전력 소비를 가능하게 한다. 우리는 수십 년 동안 장거리 통신에 광케이블(광섬유)를 사용하고 있다. 라이트엘리전스는 국간 중계나 장거리 통신을 위한 이 개념을 온칩 컴퓨팅에 도입하고 있다.
많은 과학자들은 2025 년에는 무어의 법칙(Moore’s Law)이 막을 내릴 것이라고 예상하고 있다. 이첸 센 라이트엘리전스 CEO는 자신의 광학 기반 솔루션이 미래의 많은 계산 문제를 해결할 준비가 되어 있다고 믿고 있다.
그는 "우리의 광학 기반 솔루션이 미래의 많은 계산 문제를 해결할 준비가 되어 있으며, 컴퓨팅이 이루어지는 근본적인 방식을 바꾸고 있습니다"라며, "라이트엘리전스는 역사상 적절한 시기에 광 컴퓨팅을 수행하고 있다고 생각합니다"라고 말했다.
이어 "라이트엘리전스는 광학이 적어도 AI와 같은 선형 작동을 위한 차세대 컴퓨팅 플랫폼이 될 것으로 믿고 있습니다"라고 강조했다.
그렇다고 라이트엘리전스는 전체 전자 컴퓨팅 산업을 대체하는 광학 솔루션을 구상하지는 않는다. 오히려 인공신경망과 같이 빠르고 전력 효율적인 작업을 수행하기 위해 특정 선형 대수 연산(Linear Algebra Operations)을 가속화하는 것을 목표로 한다.
예를 들어, 자율주행차는 빠른 결정을 내리기 위해 카메라 등 다양한 센서와 AI에 의존한다. 그러나 기존의 디지털 전자 칩은 필요한 결정을 고속으로 내릴 수 있을 만큼 빠르게 판단하지 못한다. 즉, 더 빠른 컴퓨팅 이미징은 더 빠른 의사 결정으로 이어진다.
라이트엘리전스의 광학 칩은 일반 칩보다 훨씬 짧은 시간에 이러한 의사 결정과 작업을 완료하므로 차량 내 AI 시스템이 훨씬 더 빠른 결정과 더 정확한 결정을 내릴 수 있어 더 안전한 운전이 가능해진다는 것이다.
라이트엘리전스는 머신러닝 개척자, 선도적인 포토닉(Photonic) 연구자, 컴퓨팅 기술 혁신을 목표로 하는 반도체 업계 최고 권위자 등 40 명의 기술 전문가가 대부분 MIT 출신으로 구성돼 있다.
이첸 센 라이트엘리전스 CEO는 마린 솔자히치(Marin Soljajic) 교수와 존 조아누폴로스(John Joannoupolos) MIT 교수와 함께 물리학과에서 박사 과정을 밟았으며 그 과정에서 광자와 AI의 상호작용에 관심을 갖게 되었다고 한다. 그는 "컴퓨팅이 현대 인공지능의 핵심 기반이며, 더 빠르고 스마트한 AI 알고리즘의 성장을 보완하기 위해서는 더 빠른 컴퓨팅 하드웨어가 필요하다는 것을 깨달았다"고 말한다.
특히, 그가 제1저자로 나서 2016년 10월에 발표된 '일관된 나노포토닉을 이용한 딥러닝 회로(Deep Learning with Coherent Nanophotonic Circuits-다운)'이 창업을 결심하는 동기가 되었다.
이 후 라이트엘리전스는 그와 위 논문의 공동 저자 마린 솔자직(Marin Soljajic) 및 두 명의 다른 MIT 졸업생과 팀을 이루어 2017년에 설립되었으며, 2019년 4 월에 세계 최초로 광학 AI 컴퓨터(optical AI computer) 프로토 타입을 출시하고 상용화를 목표로 올해 말까지 필요한 기술적 과제의 80-90%를 해결할 것으로 예상하고 있다.
또한 라이트엘리전스는 지난해 1월 14일 MIT와 공동으로 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 '광학적 아이징을 위한 휴리스틱 반복 알고리즘 머신(Heuristic recurrent algorithms for photonic Ising machines-다운)'이란 제목으로 전자 대신 빛에 의존하는 집적 회로의 장점을 보여주는 새로운 알고리즘을 공개했다.
결론적으로 인공신경망은 음성 및 이미지 인식을 포함한 많은 머신러닝 작업에서 성능을 획기적으로 향상시켰다. 그러나 오늘날의 컴퓨팅 하드웨어는 대부분 폰노이만(John von Neumann) 컴퓨팅 체계를 위해 설계되었기 때문에 AI 신경망 구현에 많은 과제들이 따른다.
라이트엘리전스는 기존 AI 추론을 위한 최첨단 AI 디바이스 보다 계산 속도와 전력 효율의 향상을 혁신적으로 제공할 수 있는 완전한 광학 신경망이란 새로운 아키텍처를 제시한 것으로 라이트엘리전스의 도전과 광학 컴퓨팅은 마치, 트랜지스터가 진공관을 대체하던 시대에 비유된다.