LightGen이 12월 19일 ‘Science’에 발표한 연구는 고성능 컴퓨팅 칩 분야에서의 혁신을 소개하며, 이 논문은 세계적으로 유명한 과학 저널에서 뛰어난 논문으로 선정되었습니다. 이 칩은 상하이 교통대학교와 칭화대학교가 개발한 것으로, “전적으로 광학적인” 프로세서로서 대규모 생성 AI 모델을 실행할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 막대한 계산 및 에너지 수요를 해결하는 데 큰 힘을 제공합니다. 연구팀의 대표인 첸 이통(Chen Yitong) 교수는 China Daily와의 인터뷰에서 “대규모 의미론적 및 이미지 생성 AI 모델을 지원하기 위해 개발된 전적으로 광학적인 컴퓨팅 칩이 처음으로 실현되었습니다.”라고 밝혔습니다.
AI 생성 기술은 텍스트에서 이미지를 몇 초 만에 생성하거나 순간적으로 비디오를 만드는 등 복잡한 실제 상황에 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 모델들이 점점 더 커지고 정교해짐에 따라, 계산 능력과 에너지 효율에 대한 수요가 절실해지고 있습니다. 무어의 법칙 이후 시대에, 전 세계의 연구 노력은 광학 컴퓨팅과 같은 차세대 컴퓨팅 칩 분야로 방향을 전환하고 있습니다. 광학 칩은 전문 작업을 가속화하는 데 뛰어난 성능을 보이지만, 여전히 대규모 생성 모델을 지원하기에는 부족합니다. 그 이유는 내부 구조에 있습니다. 광학 컴퓨팅은 반도체 내의 전자 대신 빛을 이용하여 정보를 처리하는 기술로, 빛은 본래 높은 속도와 병렬 처리 능력을 가지고 있어 계산과 에너지의 “병목” 문제를 해결하는 데 유망한 방향이지만, AI에 적용하기에는 스케일과 다양한 차원에서의 변화가 복잡합니다.
이통 교수는 LightGen이 세 가지 중요한 병목 현상을 극복함으로써 “비약적인 발전”을 이뤘다고 설명했습니다. 첫 번째는 단일 칩에서 200만 개 이상의 광자 뉴런을 통합하는 것이고, 두 번째는 모든 차원의 변환을 전적으로 광학적으로 수행하는 것이며, 세 번째는 실제 데이터에 의존하지 않는 광학 생성 모델을 위한 훈련 알고리즘을 개발하는 것입니다. “이 세 가지 혁신 각각은 상당한 것으로 여겨졌습니다.”라고 이통 교수는 강조했습니다. “LightGen은 이 세 가지를 동시에 달성하여 대규모 생성 작업을 위한 전적으로 광학적인 프로세스를 가능하게 했습니다.”
이 전문가는 추가적으로 LightGen은 단순히 데이터 생성에 있어 광학을 지원하기 위해 전자 시스템을 사용하는 것이 아니라, “입력 – 이해 – 의미 조작 – 생성”의 완전한 루프를 형성하는 더 높은 수준의 기술이라고 설명했습니다. 이미지가 칩에 입력되면, 시스템은 의미론적 정보를 추출하고 표현할 수 있으며, 의미론적 제어 하에 새로운 멀티미디어 데이터를 생성하여 빛이 효과적으로 “이해”하고 “인식”할 수 있도록 돕습니다.
성능 면에서 LightGen은 3.57×10^4 TOPS(1 TOPS는 초당 1조 번의 계산에 해당)라는 계산 속도를 기록하며, 에너지 효율은 6.64×10^2 TOPS per watt로, Nvidia A100과 같은 선도적인 전자 칩을 훨씬 초월합니다. 일련의 실험을 통해 연구팀은 LightGen이 고해상도 이미지 생성, 3D 모델 생성, 고화질 비디오 생성 및 의미적 조작을 수행할 수 있음을 입증했습니다. 성능 테스트에서 LightGen은 엄격한 계산 기준을 준수하며, Stable Diffusion 및 NeRF와 같은 최상위 신경망과 동일한 이미지 생성 품질을 달성했으며, 실시간 처리 및 에너지 소비를 측정했습니다. 실험 결과에 따르면, 상대적으로 구형의 입력 장치를 사용할 경우에도 LightGen은 상위 디지털 칩에 비해 계산 및 에너지 효율을 두 배 향상시켰습니다. 최신 장비를 사용한다면, 이론적으로 LightGen은 계산 성능을 7배, 에너지 효율을 8배 향상시킬 수 있습니다.
이통 교수는 “LightGen은 AI 생성 기술을 더 빠르고 효율적으로 발전시키기 위한 새로운 길을 열고 있으며, 고속 및 에너지 절약형 생성 스마트 컴퓨팅 연구의 새로운 방향을 제시합니다.”라고 덧붙였습니다.