Photonic Tensor Core

개요

Photonic Tensor Core는 빛(광자)을 활용한 병렬 텐서 연산을 수행하는 하드웨어 아키텍처로, 기존 전자 기반 GPU·TPU 연산의 전력 한계를 극복하고자 등장한 차세대 광 컴퓨팅 연산 코어입니다. 특히 AI 모델 추론과 훈련에서 요구되는 행렬 곱셈(MATMUL) 연산을 초고속·초저전력으로 처리할 수 있어, 차세대 AI 칩 및 엣지 AI 응용 분야에서 주목받고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

• Photonic Computing: 전자 대신 광자를 계산 매체로 활용하는 컴퓨팅 방식
• Tensor Core: AI 연산을 위한 행렬 곱셈 특화 병렬 연산 유닛
• Photonic Tensor Core: 광학 회로 내에서 텐서 연산을 수행하도록 설계된 연산 유닛

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2. 특징

항목	설명	기존 방식과 비교
전력 효율	광신호는 발열·전력 소모 극히 낮음	전자 회로 대비 수백~수천 배 효율
연산 속도	빛의 속도로 연산 가능	DRAM↔ALU 병목 문제 제거
병렬성	다양한 파장으로 병렬 전송 가능	파장 분할(WDM) 통한 행렬 동시 연산

물리 구조 차원에서 연산 병렬화 및 효율화가 내재되어 있습니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Mach-Zehnder Interferometer Array	광신호 간 위상 간섭 조절	가중치 조절 및 곱셈 연산 수행
WDM (Wavelength Division Multiplexing)	다양한 파장으로 입력 분할	병렬 텐서 스트림 처리
Optical Memory / Modulator	입력값 변조 및 기억 장치	메모리 연산용 RAM 대체 구조

전통적인 전자 메모리와는 다른 구조로 동작합니다.

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4. 기술 요소 및 응용 분야

기술	설명	활용 사례
Silicon Photonics	CMOS 공정 기반 광집적회로	AI Chip, LIDAR, HPC 플랫폼 등
Optical Matrix Multiply Unit (OMMU)	옵티컬 행렬 곱셈 모듈	Transformer 모델 추론 최적화
Hybrid Photonic-Electronic Interface	광-전자 변환 인터페이스	시스템온칩 연계 필수 요소

AI, 로보틱스, 엣지디바이스 등 다양한 영역에서 확장성 확보가 가능합니다.

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5. 장점 및 기대 효과

항목	설명	기대 효과
에너지 효율 극대화	초저전력 AI 연산 가능	배터리 기반 엣지 AI 기기 확산 가능
고속 추론 성능	LLM 추론 시간 수십 배 단축 가능	AI API Latency 최소화
공간 축소	미세 전자선로보다 소형 구현 가능	칩당 트랜지스터 밀도 증가

성능-전력 효율의 패러다임을 바꾸는 혁신 기술입니다.

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6. 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
LLM 엣지 추론 가속	Photonic Inference Unit으로 처리	Mixed-Precision 변환 체계 필요
초고속 데이터 센터	전자 병목 제거, 병렬 모델 실행	열·노이즈 보정 및 광-전자 인터페이스 고려
배터리 기반 의료기기	저전력 고연산 디바이스 내장	데이터 저장 및 전송 아키텍처 분리 필요

광학 기반 시스템 안정성 확보 및 Hybrid 인터페이스 최적화가 관건입니다.

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7. 결론

Photonic Tensor Core는 전자식 연산의 한계를 뛰어넘는 차세대 AI 하드웨어로, AI 모델의 전력 효율, 처리 속도, 공간 최적화를 동시에 해결할 수 있는 핵심 기술입니다. 향후 LLM, 로봇, 엣지 디바이스 등에서 본격적인 적용이 예상되며, 광 기반 AI 컴퓨팅 시대의 서막을 여는 기술로 주목받고 있습니다.