중국, 미국 및 엔비디아 수출 제한에 대한 대안으로 ‘메테오-1’ 칩 홍보

중국 과학자들은 ‘메테오-1’을 출시했다. 이는 보고에 따르면 국가 최초의 고병렬 광학 컴퓨팅 칩으로, 거대한 병렬 워크로드를 처리하기 위해 광 기반 하드웨어를 사용하는 데 중요한 도약을 의미한다.

이 조치는 고급 AI 기술에 대한 수출 제한 속에서 미국산 기술 의존도를 낮추려는 국가의 노력과 맞물려 추진되고 있다. 중국 현지 미디어는 이로 인해 현재 상승하는 컴퓨팅 수요로 어려움을 겪고 있는 AI 및 데이터 센터의 하드웨어 가속화가 기대된다고 보도했다.

중국의 새 칩, 엔비디아 최상위 GPU와 경쟁

상하이 광학 정밀 기계 연구소(SIOM)와 남양공과대학교(Nanyang Technological University) 팀이 설계한 이 장치는 보고에 따르면 50GHz 광학 클록에서 이론상 최대 성능 2,560 TOPS(초당 테라 연산)를 자랑한다.

이는 엔비디아의 최상위 GPU와 비슷한 수준에 위치하며, 불어나는 컴퓨팅 수요와 미국 칩 수출 제한 속에서 AI 및 데이터 센터 작업을 가속화하기 위한 자체 솔루션을 제공한다.

역사적으로 광학 컴퓨팅 노력은 계산을 수행하는 내부 행렬의 차원을 확대하는 데 중점을 두었다.

더 큰 행렬은 이론적으로 더 많은 데이터를 병렬로 처리할 수 있지만, 실제로는 공학적 제약, 복잡한 칩 레이아웃, 광도파로 정렬의 극도의 정밀도 필요성, 그리고 prohibitive한 제조 비용에 부딪힌다.

남중국사(SCMP)에 따르면, TSMC와 캘리포니아 공과대학교(Caltech)와 같은 학술 그룹의 노력이 실험실 환경에서 가능성을 보였지만, 이러한 프로토타입은 상용 등급 솔루션으로 전환하는 데 어려움을 겪었다.

또 다른 전략은 빛 자체의 진동수를 높이는 것이었다. 더 높은 광학 주파수는 더 빠른 계산을 제공할 수 있지만, 신호 손실을 증폭시키고 열 노이즈를 악화시키며 부품 허용 오차의 기준을 높인다.

지금까지 어떤 팀도 심각한 트레이드오프 한계에 부딪히지 않고 큰 행렬 규모와 초고속 광학을 하나의 시스템에 결합하지 못했다. 이는 실제 성능을 저하시키는 요인이 된다.

메테오-1은 복잡한 작업을 처리하며 미국 제재에 대한 대안이다

메테오-1은 개별 구성 요소를 확대하는 대신 동시에 처리할 작업의 수를 곱하는 다른 길을 제시한다. 6월 17일 eLight지에 게재된 Xie Peng, Han Xilin, Hu Guangwei의 논문은 이 칩이 하나의 광자 플랫폼 내에 100개 이상의 서로 다른 주파수 채널을 통합하는 방법을 설명한다.

이러한 고차원 병렬성은 칩의 면적을 확대하지 않고도 ‘광학 컴퓨틸리티(Optical Computility)’를 100배 이상 증가시켜, 차세대 광 기반 프로세서의 실용적인 경로를 제공한다.

미국 수출 규제로 인해 엔비디아의 RTX 4090(1,321 TOPS) 및 RTX 5090(3,352 TOPS)이 중국에서 사실상 금지되면서, 메테오-1 노력은 중요한 시점에 도착했다.

기존 전자 반도체는 열 방출, 양자 터널링 및 지속 불가능한 전력 소모 등 근본적인 한계에 부딪히고 있다. 광학 칩은 이러한 장벽의 많은 부분을 우회하여 초고속, 광대역, 에너지 소비 감소 및 최소 지연 시간을 제공한다.

메테오-1의 아키텍처는 완전히 자체 설계되었다. 칩 내 광원은 80nm 이상의 스펙트럼을 커버하는 마이크로 공동 광 주파수 빗을 사용하며, 200개 이상의 파장을 포함한다. 이 혁신은 수백 개의 개별 레이저를 효과적으로 대체하여 시스템 복잡성, 전력 요구 사항 및 비용을 대폭 절감한다.

핵심 컴퓨팅 다이 자체는 40nm 이상의 전송 대역폭을 제공하여 저지연, 대량 병렬 작업을 용이하게 한다. 256개 이상의 채널을 갖춘 맞춤형 드라이버 보드와 결합되어 시스템은 벤치마크 테스트에서 50GHz 클록에서 100개 이상의 동시 작업을 실행했으며, 2,560 TOPS의 성능을 기록했다.

Han Xilin은 DeepTech와의 인터뷰에서 메테오-1의 비용 대비 성능 지표가 곧 전자 GPU와 경쟁할 수 있을 것이라고 말했다. 주요 연구원인 Xie Peng은 매사추세츠 공과대학교(MIT) 박사 출신으로 옥스퍼드와 NTU에서 연구했으며, 이 빠른 진전을 중국 과학아카데미 산하 SIOM의 모듈식 팀 구조에 기인했다.

“각 주요 하위 시스템에는 전담 전문가가 있어 기초 연구부터 시스템 조립에 이르기까지 풀체인 혁신을 놀라울 정도로 짧은 기간 내에 통합할 수 있었다.”

~ Han Xilin.

앞으로 이 그룹은 그들의 병렬 우선 설계가 효율성, 전력 소모 및 지연 시간 측면에서 전자 칩을 능가하여 AI의 끝없는 컴퓨팅 수요를 충족하고 실시간 데이터 분석, 자율 시스템 및 과학 모델링에서 새로운 응용 프로그램을 탄생시킬 것이라고 믿는다.