레이저 구동 스핀트로닉 메모리 장치는 DRAM보다 1,000배 빠르게 전환됩니다. 비휘발성 장치는 열을 거의 발생시키지 않으면서 40피코초 만에 전환됩니다.
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레이저 구동 스핀트로닉 메모리 장치는 DRAM보다 1,000배 빠르게 전환됩니다. 비휘발성 장치는 열을 거의 발생시키지 않으면서 40피코초 만에 전환됩니다.

2026. 5. 20. 오후 7:20:37·예상 읽기 3

Quick Brief

도쿄대학교 연구원들은 최소한의 열을 발생시키면서 단 40피코초 만에 비트를 뒤집을 수 있는 비휘발성 Mn₃Sn 자기 스위칭 장치를 시연하여 잠재적으로 저전력 AI 하드웨어 및 메모리 시스템의 길을 열었습니다.

Full Story

도쿄 대학의 연구원들은 이전의 많은 초고속 스위칭 접근 방식보다 비정상적으로 적은 전력을 소비하고 훨씬 적은 열을 발생시키면서 단 40피코초 만에 상태를 전환할 수 있는 비휘발성 자기 스위칭 장치를 시연했다고 밝혔습니다. 이는 현대 AI 하드웨어가 직면한 가장 큰 문제 중 하나인 데이터 이동 및 저장으로 인해 발생하는 막대한 에너지 및 냉각 수요를 잠재적으로 해결할 수 있는 방법입니다.

연구진은 망간-주석(Mn₃Sn)이라는 반강자성 물질을 사용하여 장치를 제작한 후 초단파 전기 펄스가 전원 제거 후에도 저장된 정보를 유지하면서 자기 상태를 안정적으로 전환할 수 있음을 보여주었습니다.그들은 또한 통신 대역 레이저와 포토다이오드에서 생성된 초고속 광전류 펄스를 사용하여 유사한 스위칭을 시연하여 광 신호를 직접 메모리 쓰기 전기 펄스로 효과적으로 변환했습니다.

가장 기본적인 수준에서 현대 컴퓨팅은 실제로 물리적 상태를 전환하는 과학입니다.게임 실행, AI 모델 훈련, 브라우저 탭 열기, 저장소에서 파일 로드 등 컴퓨터 내부의 모든 작업에는 궁극적으로 수십억 또는 수조 개의 작은 물리적 상태 변경이 포함됩니다.트랜지스터는 켜고 끄고, 메모리 셀은 충전 및 방전하고, 캐시 상태는 업데이트하며, 데이터는 상호 연결을 통해 이동하고, 저장 셀은 전자를 가두거나 방출합니다.

이러한 전환 이벤트는 이진 정보를 물리적으로 나타내는 것입니다.문제는 전환 상태에는 에너지가 필요하고, 그 에너지의 거의 대부분이 결국 열이 된다는 것입니다.이러한 현실은 AI 시대에 점점 더 문제가 되고 있다.최신 AI 가속기는 엄청난 양의 데이터를 처리합니다.그러나 전력 소비의 대부분은 계산 자체에서 발생하는 것이 아니라 캐시, 메모리, 스토리지 및 상호 연결 간에 정보를 지속적으로 이동하고 새로 고치는 데서 발생합니다.GPU 클러스터가 수십만 개의 가속기로 확장됨에 따라 전력 공급 및 냉각이 업계에서 가장 큰 병목 현상이 되고 있습니다.

현재 메모리 기술은 모두 스위칭을 다르게 처리하지만 각 기술에는 큰 장단점이 있습니다.PC, 서버, GPU에 사용되는 주요 시스템 메모리인 DRAM은 작은 커패시터 내부에 정보를 전하로 저장합니다.충전된 커패시터는 하나의 상태를 나타내고, 방전된 커패시터는 다른 상태를 나타냅니다.그러나 이러한 커패시터는 지속적으로 전하를 누출하므로 시스템은 단순히 데이터를 보존하기 위해 초당 수천 번씩 메모리 셀을 반복적으로 새로 고쳐야 합니다.이러한 지속적인 재전환은 시스템이 상대적으로 유휴 상태인 경우에도 상당한 전력을 소비하고 열을 발생시킵니다.

SSD에 사용되는 플래시 메모리는 지속적인 전력 공급 없이 데이터를 유지하는 플로팅 게이트 구조에 전자를 가두어 이러한 문제를 방지합니다.반면에 이러한 상태를 변경하는 것은 느리고 에너지 집약적이므로 플래시는 고속 작업 메모리에 적합하지 않습니다.

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