Compute-In-Memory (CIM)

개요

Compute-In-Memory(CIM)는 데이터를 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)로 이동하지 않고 메모리 내부에서 직접 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 구조입니다. 기존 폰 노이만 아키텍처의 병목을 해결하고, 메모리 접근 지연(latency)과 에너지 소비를 획기적으로 줄이는 데 목적을 둔 이 기술은 특히 인공지능(AI) 및 엣지 컴퓨팅에서 주목받고 있습니다. 본 글에서는 CIM의 개념, 구조, 기술적 특성, 장점 및 활용 사례를 중심으로 해당 기술의 현황과 전망을 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	CIM은 메모리 셀 내에서 연산을 수행하는 비-전통적인 컴퓨팅 아키텍처입니다.
목적	데이터 이동 비용을 줄여 고속 연산과 저전력 소비 실현
필요성	AI 및 데이터 중심 컴퓨팅의 연산 밀도와 효율성 확보를 위한 패러다임 전환

CIM은 “데이터는 이동하지 않고, 메모리에서 계산한다”는 새로운 방식으로 연산의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

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2. 특징

특징	설명	기존 아키텍처와 비교
데이터 이동 최소화	연산을 메모리 내에서 직접 수행	CPU-GPU 간 대량 전송 필요성 제거
병렬성 극대화	다수의 메모리 셀에서 동시 연산 가능	병렬화는 프로세서 구조에 제약 받음
에너지 효율성	데이터 이동 감소 → 전력 소비 절감	DRAM-I/O 간 에너지 소비 큼

CIM은 AI, IoT, 엣지 환경에서 연산 최적화를 위한 필수 기술로 부상 중입니다.

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3. 구성 요소 및 동작 방식

구성 요소	설명	역할
메모리 셀 어레이	연산 회로를 포함한 비휘발성/휘발성 메모리 구조	데이터 저장 및 연산 동시 수행
ADC/DAC	아날로그-디지털 변환기	연산 결과 변환 및 처리 신호 생성
MAC 연산기	Multiply-Accumulate 연산을 병렬 수행	신경망 가중치 연산 최적화
컨트롤 로직	연산 시퀀스 및 타이밍 제어	메모리 셀 제어 및 결과 처리 조정

CIM은 연산과 저장의 경계를 허무는 구조로, 메모리 자체가 연산 유닛 역할을 수행합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 예시
RRAM/PCM 기반 메모리	저전력 아날로그 연산 가능	AI Accelerator에 사용되는 뉴로모픽 회로
SRAM 기반 디지털 CIM	빠른 응답 속도와 높은 정확도	캐시 메모리 및 임베디드 칩에서 활용
인메모리 MAC 연산	대규모 행렬 곱을 메모리 내부에서 수행	CNN, Transformer 등 DNN 가속
Hybrid CIM 구조	디지털+아날로그 연산 혼합	정확도 보정 및 프로세스 유연성 확보

CIM은 메모리 기술과 회로 설계, 알고리즘 최적화의 융합으로 진화하고 있습니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
전력 절감	I/O 단에서 발생하는 전력 최소화	모바일, 엣지 디바이스 배터리 수명 향상
지연 시간 감소	DRAM ↔ CPU 전송 필요 없음	실시간 AI 처리 가능
칩 면적 절감	연산 유닛과 메모리 통합	하드웨어 집적도 및 효율 증가
성능 향상	데이터 접근 병목 제거	AI 연산처리 속도 향상

특히 CIM은 기존 대비 10배 이상의 전력 효율과 성능을 제공하는 것으로 보고되고 있습니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
AI 가속기	CNN, RNN, Transformer 연산을 메모리 내에서 직접 수행	연산 정밀도, 모델 양자화 기술 필요
IoT/엣지 디바이스	저전력·고속 처리 요구되는 환경	전력 제한, 적은 메모리 용량 고려 필요
뉴로모픽 칩	인간 두뇌 유사 구조 구현	아날로그 신호 처리 노이즈 대책 필요
데이터센터	고밀도 AI 학습/추론 부하 분산	시스템 아키텍처 통합성 확보 필요

CIM은 특정 응용에 맞는 연산 방식과 메모리 기술의 조합이 핵심입니다.

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7. 결론

Compute-In-Memory(CIM)는 기존의 연산·메모리 분리형 구조를 근본적으로 재해석하는 혁신적인 아키텍처로, AI 중심 컴퓨팅 패러다임 전환의 핵심 열쇠로 떠오르고 있습니다. 특히 고속, 저전력, 고효율이 요구되는 엣지 및 뉴로모픽 컴퓨팅 분야에서 그 가능성을 입증하고 있으며, 향후 AI 칩 설계의 표준 요소로 자리매김할 것으로 기대됩니다.