- P18 18nm FD-SOI·임베디드 PCM 기반 연구…인메모리 컴퓨팅부터 실리콘 검증까지 공동 수행
ST마이크로일렉트로닉스(ST)와 싱가포르국립대학교(NUS)가 차세대 엣지 AI를 연구하는 ‘ST-NUS 헬릭스 공동 연구기관’을 설립했다. 양측은 4년간 AI 모델과 가속기, 메모리 시스템, 회로 설계, 칩 통합에서 실리콘 구현까지 전체 기술 영역을 다룬다. 메모리와 연산장치 사이의 데이터 이동을 줄여 생성형 AI와 임바디드 AI를 전력 제약이 있는 소형 기기에서 구동하는 것이 목표다.
헬릭스는 ‘임바디드 저전력 지능형 가속 하드웨어(Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration)’의 약자다. 싱가포르 정부의 ‘연구·혁신·기업 2025(RIE2025)’ 지원을 받아 NUS 디자인·공과대학 산하에 문을 열었으며, 컴퓨팅대학도 연구에 참여한다.
기기 안에서 인식·추론·행동 처리
엣지 AI는 데이터를 원격 클라우드로 모두 보내지 않고 기기 내부나 가까운 장치에서 직접 처리한다. 클라우드 왕복 시간을 줄이고 개인정보 보호를 강화하며, 네트워크 연결이 제한되거나 불안정한 환경에서도 AI 기능을 이어간다.
헬릭스는 로봇과 휴머노이드, 드론처럼 물리적 장치에 지능을 넣는 임바디드 AI에 초점을 맞춘다. 임바디드 AI는 멀티모달 센싱과 온디바이스 컴퓨팅, 실시간 액추에이션을 결합해 수집한 데이터를 분석하고 추론 결과를 실제 동작으로 연결한다. 이를 전력 제약이 있는 소형 하드웨어에서 실행하기 위해 연구진은 AI 알고리즘과 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 가속기와 실리콘을 함께 연구한다.
P18 FD-SOI·PCM으로 오프칩 데이터 이동 줄여
AI 연산에서는 모델의 가중치와 중간 데이터를 메모리에서 연산장치로 반복해서 옮기며 전력과 시간이 소모된다. 헬릭스는 메모리 중심 아키텍처와 인메모리 컴퓨팅, 확장형 컴퓨팅·메모리 시스템을 연구해 이러한 이동 횟수를 줄인다.
핵심 기반은 ST의 P18 18nm 완전공핍형 실리콘온인슐레이터(FD-SOI) 기술과 임베디드 상변화메모리(PCM)다. P18 FD-SOI는 초저전력 동작과 적응형 바디 바이어싱을 지원하며, 임베디드 PCM은 온칩 SRAM 계층과 함께 동일한 다이에 고밀도 비휘발성 저장공간을 제공한다. 두 기술을 결합해 메모리 의존도가 높은 AI 워크로드에서 에너지 소비의 대부분을 차지하는 오프칩 데이터 이동을 줄인다.
연구 범위는 AI 모델과 시스템 아키텍처를 비롯해 이종 가속기, 온칩 메모리 계층, 회로 설계, 칩 통합과 실리콘 구현까지 포함한다. ST가 보유한 반도체 공정과 임베디드 메모리, 이종 집적·칩렛 기술에 NUS의 집적회로와 컴퓨터 아키텍처, AI 모델·시스템 설계 역량을 결합한다.
산업 수준 설계 기반에서 AI 가속기 검증
ST는 P18 18nm FD-SOI로 구현한 전용 설계 기반을 NUS에 제공한다. 연구진은 기초 인프라를 처음부터 마련하지 않고 새로운 AI 가속기 개념을 개발·통합한 뒤 시스템 단계에서 검증한다.
설계 기반에는 ST의 실리콘과 아키텍처, 통합·엔지니어링 기술이 반영된다. NUS와 ST 연구진은 공동 연구과제와 기술 실증, 지식재산권(IP) 개발을 함께 수행하며 연구 결과의 산업 적용을 추진한다.
ST 글로벌 기술 R&D 부문 로랑 말리에(Laurent Malier) 수석부사장은 “헬릭스를 통해 차별화된 AI 컴퓨팅 기술을 탐구하고, 유망한 연구 성과를 확장 가능한 반도체 솔루션으로 빠르게 전환할 수 있는 산업적 기반을 마련한다”고 밝혔다.
반도체·AI 연구 인력 공동 육성
헬릭스에는 NUS 학생과 연구원, 관련 분야 전문가가 참여한다. 참여자는 엣지 AI와 반도체 시스템 연구과제에서 최신 기술을 다루고, 업계 전문가와 협업하며 실무 경험을 쌓는다.
NUS 탄 엥 체(Tan Eng Chye) 총장은 “NUS의 연구 역량과 ST의 산업 역량을 결합해 최첨단 엣지 AI 하드웨어뿐 아니라 싱가포르 반도체 및 AI 산업의 미래를 이끌어갈 인재와 생태계도 함께 구축하고 있다”고 설명했다.
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