대규모 언어 모델을 기반으로 한 생성형 인공지능이 일반 소비자들에게 널리 보급되고 있는 가운데, 차세대 인공지능의 고속 학습과 저전력 추론을 위한 인공지능 반도체 기술도 급속히 발전하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 인공지능의 효율적인 학습과 추론을 지원하기 위한 다양한 하드웨어가 개발되고 있으며, 특히 메인 프로세서 주변에 기존보다 몇 배 더 많은 메모리를 탑재하여 메모리 용량을 확장하고 이종 프로세서 간 데이터 공유를 가능하게 하는 CXL(Compute Express Link) 기술이 주목받고 있습니다.

차세대 CXL 메모리 솔루션으로, 기존의 상변화 메모리(PCRAM) 및 오보닉 임계전압 스위칭(OTS) 선택 소자를 대체할 수 있는 선택 소자 기반 메모리(Selector-Only Memory, SOM)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 현재까지 발표된 SOM 디바이스는 OTS 메커니즘에 의한 고질적인 Drift 현상의 발생 및 1-bit 밖에 표현할 수 없는 한계를 지니고 있으며, Arsenic(As) 같은 독성 물질을 저항변화층 내 포함하고 있어 환경친화성 이슈에 대한 우려가 있습니다.

따라서 본 연구는 보다 안정적이고 친환경적인 소재를 사용하면서, Drift-free 특성과 쿼드레벨(16-levels) 임계 전압 분포를 갖는 혁신적인 SOM 소자를 설계하는 것을 목표로 하고 있습니다. 특히, 이온 이동 기반으로 생성된 얇은 전도 경로의 짧은 소멸 반응을 유도하여 Drift-free 특성을 확보할 예정이며, 쿼드레벨 임계전압 분포를 구현하기 위해 이온 저장층을 설계, 이를 통해 이온을 특정 영역에 구속시킴으로써 디바이스 전체의 임계전압을 정밀하게 제어할 수 있는 공정 기술을 개발하고자 합니다. 본 연구를 통해 고성능, 초고속, 저전력, 비휘발성 및 다중 비트를 구현할 수 있는 혁신적인 SOM 소자를 개발하여 현재 CXL에 탑재된 DRAM을 대체하고, 나아가 생성형 AI와 같은 초거대 신경망의 학습 및 추론에서 높은 에너지 효율성을 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.