미래의 컴퓨터, 아날로그 컴퓨팅으로의 대전환 (The Future of Computing: A Radical Shift to Analog Technology)
미래의 컴퓨터, 아날로그 컴퓨팅으로의 대전환 (The Future of Computing: A Radical Shift to Analog Technology)
얼마 전 맨 아래 유튜브에서 아날로그 컴퓨팅을 다룬 영상을 보았다. 이 영상은 한때 ‘과거 기술’로만 여겨졌던 아날로그 컴퓨팅이, 인공지능 시대의 도래와 함께 폭증하는 딥러닝 행렬 곱셈 연산으로 인해 다시금 부상하고 있다는 사실을 흥미롭게 전해주었다. 흔히 디지털을 ‘완성형 기술’이라 여기지만, 영상에서는 아날로그 컴퓨팅이 오히려 대규모 신경망 연산에서 속도와 전력 소모 측면에서 큰 강점을 지닌다고 강조했다.
어릴 적 라디오 다이얼을 돌려가며 주파수를 맞추던 기억이 난다. 미세하게 손을 움직여야만 ‘깨끗한 음질’을 얻을 수 있었고, 그 과정 자체가 감성을 자극하기도 했다. 그런데 디지털 시계가 아날로그 시계를 대체하듯, 라디오 다이얼 감각도 그저 ‘옛 추억’으로 사라질 줄 알았다. 하지만 최근에는 아날로그 특유의 감성뿐 아니라, 계산 효율 측면에서도 아날로그가 다시 주목받는 추세다. 세상은 참 돌고 도는 것 같다.
우리는 수십 년 동안 컴퓨팅 혁신의 중심이 디지털이라고 믿어 왔다. 0과 1의 세계가 음악, 사진, 영상 등 모든 미디어를 평정했으며, 아날로그는 ‘과거의 유물’ 정도로만 취급되었다. 그런데 이 영상에서는 아날로그 컴퓨터의 원리를 자세히 설명하며, 디지털만이 최적의 해결책은 아닐 수 있다고 일깨워 주었다. 스프링에 매달린 질량의 진동을 모사하듯 전압이 실제로 ‘진동’하며 미분방정식을 빠르게 푸는 모습은 경이롭기까지 했다.
아날로그 컴퓨팅의 핵심은 디지털처럼 0과 1을 스위칭하지 않고, 전압·전류·저항 같은 연속값으로 연산을 수행한다는 점이다. 예를 들어 저항에 전류를 흘려 I×R 형태로 단숨에 곱셈 연산을 처리할 수 있다. 이 방식으로, 디지털 방식이라면 트랜지스터 수백~수천 개가 필요한 연산을 훨씬 적은 자원으로 빠르게 해낼 수 있다는 것이다.
아날로그 컴퓨팅이 연산 중 연속적인 전압 신호를 사용하기에, 미분방정식 같은 연산을 매우 빠르고 에너지 효율적으로 해결할 수 있다. 다만 구성 요소의 미세 오차나 잡음으로 인해 완벽히 동일한 결과를 매번 재현하기는 어렵고, 범용 컴퓨터(예: 워드 프로세서 구동)처럼 다방면으로 활용하기엔 제약이 따른다.
반면, 폰 노이만 구조에 기반한 디지털 컴퓨팅은 딥러닝의 핵심 연산인 대규모 행렬 곱셈을 수행할 때 메모리에서 가중치 값을 가져오느라 많은 시간과 전력을 소모한다(이른바 Von Neumann Bottleneck). 그러나 아날로그 회로에선 전압과 저항(또는 전도도)의 곱으로 연산이 즉시 이루어지므로, 행렬 곱셈을 훨씬 빠르고 전력 효율적으로 처리할 수 있다.
AI 모델은 일정 수준의 오차를 허용하기 때문에, 1% 정도의 부정확성은 크게 문제가 되지 않는다. 이런 이유로 아날로그 컴퓨팅은 인공지능(AI) 분야에서 관심을 받을 만하다. 물론 모든 영역에서 디지털을 대체하기는 어렵지만, 특정 AI 작업(특히 대규모 행렬 연산)에서는 탁월한 이점을 제공한다. 트랜지스터 집적도가 원자 단위에 가까워지면서 더 이상의 미세화가 어려워지는 시점(모어의 법칙 둔화)이 다가오고 있다는 점을 감안하면, 아날로그 방식이 또 다른 발전 가능성을 열어줄 수도 있다는 시각이 제시된다.
이와 맞물려, 멤리스터(Memristor)를 활용한 인공지능 가속기나 뉴로모픽(Neuromorphic) 컴퓨팅 연구가 활발히 진행되고 있다는 사실도 떠올랐다. 멤리스터는 전압과 전류의 이력 정보를 기억하는 특성을 지녀, 이를 ‘가변 저항’처럼 활용하면 기존 반도체 소자보다 더 작으면서도 효율적으로 대규모 신경망 연산을 처리할 수 있다. 특히 멤리스터 크로스바 어레이 구조는 앞서 언급한 아날로그 컴퓨팅 원리를 통해 한 번에 행렬 연산을 수행한다. 뉴로모픽 칩은 뇌의 신호 전달 방식을 모사하여 뉴런과 시냅스 간 연결을 물리적으로 구현하는 것을 목표로 하는데, 아날로그 컴퓨팅의 원리가 적용되어 전력 효율과 연산 속도 측면에서 획기적 발전이 기대된다.
실제로 복잡한 심층 퍼셉트론이나 대규모 신경망 학습은 디지털 방식에 강점이 있고, 빠른 추론과 실시간 처리는 아날로그 방식이 빛을 발할 수 있다면, 미래의 컴퓨팅은 두 방식을 융합한 하이브리드 형태로 나아갈 가능성이 높아 보인다.
빠른 딥러닝 추론을 위해 기존 GPU나 CPU의 한계를 뛰어넘으려는 시도가 계속되는 가운데, 멤리스터 기반 아날로그 칩이나 뉴로모픽 프로세서는 더욱 주목받을 전망이다. 몇 년 뒤에는 가정용 AI 기기나 모바일 기기에도 아날로그 기반의 뉴로모픽 칩이 탑재된 모습을 보게 될지도 모른다. 디지털의 정밀함과 아날로그의 에너지 효율, 그리고 멤리스터 같은 차세대 소자의 융합이 만들어낼 새로운 컴퓨팅 패러다임이 점점 더 궁금해진다.
조금은 낯설고 ‘옛날 것’처럼 보이던 아날로그 컴퓨터가 다시금 떠오르는 모습을 보니, 이제는 호기심 어린 눈으로 그 변화를 지켜보고 싶다.
Future Computers Will Be Radically Different (Analog Computing) - YouTube
The Future of Computing: A Radical Shift to Analog Technology
Recently, I came across a fascinating YouTube video discussing analog computing. It highlighted how this once-dismissed technology, often regarded as a relic of the past, is now making a resurgence in the age of artificial intelligence (AI). With the exponential growth of deep learning and its reliance on massive matrix multiplications, analog computing is gaining attention for its speed and energy efficiency compared to traditional digital systems. The video emphasized that while digital computing is often viewed as the pinnacle of technological progress, analog methods can offer distinct advantages, particularly in neural network computations.
This video brought back memories of manually tuning radio dials as a child. Adjusting the dial with precision to achieve clear audio felt almost artistic, engaging both focus and intuition. Much like digital watches have largely replaced analog ones, I assumed such analog experiences were relegated to nostalgia. Yet, the resurgence of analog computing suggests that its relevance extends beyond sentimental value—its computational efficiency is now capturing serious interest. The cyclical nature of technological trends is indeed remarkable.
For decades, digital computing has dominated the technological landscape, fueled by binary logic and transistor scaling. It has revolutionized fields ranging from media to communications. Analog systems, by contrast, were relegated to the sidelines as outdated and imprecise. However, the video revisited the fundamental principles of analog computing, challenging the assumption that digital systems are inherently superior. It demonstrated how analog circuits can simulate physical systems, such as a mass oscillating on a spring, using continuous voltages to rapidly and elegantly solve differential equations.
The core concept of analog computing lies in processing continuous values, such as voltage and current, instead of discrete 0s and 1s. For instance, passing current through a resistor automatically performs multiplication based on Ohm's law (I × R). This approach enables computations that would otherwise require hundreds or thousands of transistors in digital circuits, offering significant reductions in resource requirements and power consumption.
Analog computing excels at solving differential equations and performing energy-efficient operations, but it does have limitations. Small errors due to noise or component variability can make results less precise, and its applicability is often limited to specialized tasks rather than general-purpose computing. Nevertheless, for AI applications that tolerate minor inaccuracies—such as neural networks—these limitations are less problematic.
In contrast, traditional von Neumann digital architectures face bottlenecks when performing large-scale matrix multiplications, a fundamental operation in deep learning. Retrieving data from memory repeatedly consumes substantial time and energy. Analog circuits, however, compute directly through electrical signals, enabling faster and more power-efficient matrix operations.
AI models inherently allow for a degree of approximation, making analog computing particularly well-suited for tasks involving large neural networks. While analog systems are unlikely to replace digital computing across the board, they present compelling advantages for specific AI workloads. As Moore's law approaches physical limits, with transistors nearing atomic scales, analog approaches may offer a path forward.
This shift is closely tied to ongoing research in memristors and neuromorphic computing. Memristors, a form of resistive memory, can retain information based on their electrical history. They function as variable resistors, enabling efficient storage and computation within the same physical structure. This property has fueled advances in in-memory computing, where data processing occurs directly within memory cells, drastically reducing latency and power consumption.
Neuromorphic chips, designed to mimic the structure and function of biological neural networks, leverage these principles to achieve high-performance, low-power AI processing. Memristor-based crossbar arrays, for example, can perform matrix multiplications in parallel, aligning perfectly with the requirements of deep learning systems. Such architectures promise breakthroughs in efficiency and scalability, particularly for AI inference tasks.
This raises an intriguing question: could analog computing drive the next wave of innovation?
In a world dominated by digital technologies, the re-emergence of analog methods challenges conventional wisdom. Neural networks, much like the human brain, operate through a combination of discrete and continuous processes. Analog and neuromorphic approaches mirror this duality, offering a more biologically inspired model for computation.
While digital systems remain superior for tasks requiring high precision and flexibility, analog methods shine in scenarios demanding speed and efficiency, such as real-time AI inference and edge computing. The future may belong to hybrid systems that seamlessly integrate digital and analog components, leveraging the strengths of both paradigms.
As efforts to overcome the limitations of GPUs and CPUs continue, memristor-based analog chips and neuromorphic processors are poised to play a pivotal role. It is conceivable that, within a few years, analog neuromorphic chips could become common in AI-powered consumer devices, mobile technologies, and edge computing applications. The convergence of digital accuracy, analog efficiency, and next-generation materials like memristors may define the next chapter of computing.
Reflecting on the resurgence of analog computing, I find myself intrigued by its potential to complement and extend digital technologies. What once seemed like an outdated approach is now positioned as a key enabler of AI and neural network advancements. With curiosity and optimism, I look forward to witnessing how this blend of old and new technologies shapes the future of computation.
Future Computers Will Be Radically Different (Analog Computing) - YouTube
Comments
Post a Comment