빠를수록 뜨겁다는 건 반도체의 상식이었습니다. 그런데 도쿄대 연구팀이 그 공식을 정면으로 뒤집는 소자를 만들어 이번 주 Science에 발표했습니다.

도쿄대 나카쓰지 도모 교수 연구팀이 망간·주석 화합물(Mn₃Sn) 기반의 반강자성체 스핀트로닉 소자를 개발했습니다. 현재 AI 가속기보다 최대 1,000배 빠른 스위칭 속도를 달성했고, 발열은 기존 방식에 비해 극히 낮은 수준에 그쳤습니다. 연구 결과는 과학 저널 Science에 게재됐습니다.

출처: Picosecond ultralow-power switching device based on an antiferromagnet – Science

속도와 발열, 왜 이 둘이 항상 함께였나

프로세서 속도와 발열은 사실상 동전의 양면입니다. 전자가 실리콘 트랜지스터를 빠르게 통과할수록 저항이 발생하고, 그 저항이 열로 변환됩니다. 현대 데이터센터가 냉각 인프라에 막대한 비용을 쏟아붓는 이유도 여기에 있습니다. AI 가속기 수요가 폭발적으로 늘면서 이 문제는 더 심각해졌습니다.

기존 반도체는 전자의 ‘전하(charge)’만을 이용해 데이터를 처리합니다. 전하를 빠르게 움직이려면 에너지를 더 많이 넣어야 하고, 그 에너지의 상당 부분이 열로 빠져나갑니다. 속도와 발열 사이의 트레이드오프는 이 구조에서 비롯됩니다.

전하 대신 ‘스핀’을 쓴다는 것

스핀트로닉스(spintronics)는 전자의 전하뿐 아니라 ‘스핀(spin)’이라는 또 다른 성질을 함께 활용합니다. 스핀은 전자가 가진 자기적 특성으로, 간단히 말해 위 방향 또는 아래 방향으로 정렬될 수 있는 일종의 자전 상태입니다. 이 스핀 방향을 0과 1로 쓰는 방식입니다.

연구팀이 선택한 소재는 반강자성체(antiferromagnet)인 Mn₃Sn입니다. 반강자성체는 인접한 자기 모멘트들이 서로 반대 방향으로 정렬된 물질로, 외부 자기장의 영향을 거의 받지 않아 안정적입니다. 연구팀은 여기에 무거운 금속 탄탈럼(Ta)을 층층이 쌓은 헤테로구조를 만들었습니다.

핵심 실험은 이렇게 진행됐습니다.

1. 40피코초(ps, 1조분의 1초) 길이의 극히 짧은 전기 펄스를 소자에 인가
2. 펄스가 스핀-궤도 토크(spin-orbit torque, 전류가 스핀 방향을 비트는 힘)를 통해 Mn₃Sn의 자기 상태를 뒤집음
3. 0 → 1 또는 1 → 0의 스위칭이 발생하며 데이터 쓰기 완료
4. 저항성 발열은 기존 강자성체 기반 소자 대비 현저히 낮음

현재 AI 칩의 표준 스위칭 속도는 나노초(ns) 단위입니다. 40피코초는 그보다 1,000배 짧습니다.

속도만이 아니라 에너지 효율이 핵심

연구팀이 이 결과에서 강조하는 건 단순한 속도 향상이 아닙니다. 피코초 영역에서 스위칭 전력 소비가 강자성체 기반 소자보다 수 자릿수 낮았다는 점입니다. 빠른 스위칭을 구현하면서도 전력을 더 적게 소모했습니다.

이는 반강자성체의 구조적 특성 덕분입니다. 효율적인 각운동량 전달이 일어나, 자기 상태를 뒤집는 데 필요한 에너지 자체가 줄어듭니다. 기존 방식의 병목이 “빠르려면 에너지가 더 필요하다”는 전제를 깨는 지점입니다.

나카쓰지 교수는 “1시간 걸리는 데이터 처리를 1초에 할 수 있는 가능성이 있다”고 밝혔습니다.

상용화까지는 아직 긴 여정

연구팀 스스로도 중요한 전제를 달고 있습니다. 스위치 속도가 1,000배 빨라진다고 해서 전체 컴퓨팅 성능이 그만큼 올라가는 건 아닙니다. 컴퓨터는 스위치 하나가 아니라 메모리, 버스, 소프트웨어, 인터커넥트 등 수많은 요소가 함께 움직이는 시스템이기 때문입니다.

더 근본적으로는, 연구실에서 개념을 증명한 단계입니다. 이 소재와 공정이 현재의 반도체 파운드리 생태계에서 경제적으로 양산 가능한지는 별개의 문제입니다. 논문은 비휘발성 메모리와 광전 변환 기술로의 응용 가능성을 언급하며, 양자 컴퓨팅 인프라와의 접점도 열려 있다고 봅니다.

AI 인프라의 전력·발열 문제가 갈수록 커지는 상황에서, 이 방향의 연구가 어떤 속도로 실용화 단계에 접근하는지 주목할 만합니다.

참고자료: Researchers built a switch 1,000 times faster than today’s AI chips – TechSpot