NVIDIA보다 625배 전력효율을 가지는, 기존 DNN구조와 뉴로모픽 SNN 구조를 하이브리드 자동차처럼 결합한 C-Transformer 구조로 만든 프로세서개 국내 연구진, KAIST 유회준 교수님과 김상엽 박사님 외 연구원분들께서 개발하여 세계에서 가장 저명한 반도체 학회 중 하나인 ISSC2024에 발표되었는데요. 이로 인해 국내 자람테크놀로지와 같은 회사들의 주식이 엄청나게 뛸 정도로 뉴로모픽 반도체의 상용화에 대해 관심이 많아지고 있습니다. Spike Neural Network라는, 기존과는 다른 구조로 설계되는 뉴로모픽 반도체의 상용화를 이끌 대단한 성과는 맞지만, NVIDIA보다 앞섰다는 자극적인 기사로 인해 연구진들의 성과를 제대로 이해하지 못하는 부분도 있는 것 같은데요. GPT-2를 사용했을 때 A100 GPU에 비해 625배 전력 효율이 있다는 점이 어떤 의미인지, 기존의 뉴로모픽 반도체가 어떤식으로 구동되는 것인지를 정리해보았습니다