광반도체는 AI 차세대 반도체로 떠오르고 있습니다. 기존 실리콘 반도체는 물리적인 크기, 속도 등이 한계점에 와 있다는 것이 정설입니다. 따라서 AI 성능을 높이기 위해서는 빛으로 데이터를 전송할 수 있는 광반도체가 역할을 할 것으로 기대하고 있습니다.
광반도체란?
광반도체의 원리
광반도체 소자를 이용한 초고속 신호처리 원리
광반도체의 AI 적용 가능성
광반도체란?
광반도체는 빛과 상호작용하는 특성을 가진 반도체입니다. 쉽게 예를 들면, 이미지 센서는 반도체가 빛을 받으면 전기신호를 발생하여 작동하는 반도체이며, 반대로 LED는 반도체에 전류를 흘리면 빛을 발생하는 반도체로 이해하면 쉽습니다.
따라서 광학적 성질을 가진 광반도체는 일반적인 반도체의 전자소자로 도달할 수 없는 속도의 초고속 인공지능 AI 등을 구현할 것으로 예상하고 있습니다.
그 과정은 빛을 이용해 에너지로 변환하거나, 반대로 전기를 빛으로 변환할 수 있는 반도체인 것이죠. 기본적으로는 빛의 세기, 방출, 흡수 등을 조절하고 이 빛의 간섭을 이용해 광신호의 원리를 가지고 있으며, 이러한 광반도체 소자를 이용한 신호처리가 빛의 속도를 가지고 있기 때문에 AI 분야에서 사용할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
즉, 광반도체 소자를 이용하면 빛의 속도로 신호처리를 할 수 있으며, 전자기기의 수많은 반도체가 전기가 아닌 빛으로 통신할 수 있도록 돕는 칩입니다.
- 초고속 처리속도 : 빛을 이용하기 때문에 전자 신호보다 훨씬 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 성능이 결국 AI의 빠른 연산을 더욱 가능하게 만들어줄 수 있습니다.
- 낮은 전력 소비 : 전자 신호 전송 시 발생하는 열 손실이 적어서 에너지 효율이 높습니다. 그 이유는 빛은 직진하는 특성이 있기 때문에 불필요한 에너지 소모가 없죠.
- 실리콘 반도체의 전자 신호는 도선을 따라 이동하면서 주변으로 열에너지가 방출되면서 에너지 손실이 발생하는 것과는 차이가 있습니다. 또한 빛 신호는 외부 노이즈에 강하기 때문에 신호 증폭을 위한 추가적인 에너지가 필요하지 않죠.
결국, 빛 신호는 매우 높은 주파수를 가지고 있기 때문에 저주파의 외부 노이즈에 대한 면역성이 높으며, 광섬유와 같은 광학매체는 전기적으로 절연되어 있어 외부의 전기장 영향을 상대적으로 덜 받습니다.
또한 빛 신호는 디지털 방식으로 코드화되어 전송되기 때문에 일반적은 아날로그 신호에 비해 노이즈에 대한 내성이 강할 수밖에 없습니다.
이러한 장점을 가진 광반도체는 빛이라는 특성을 가지고 있기 때문에 외부 환경 변화에 강하고 안정적인 신호 전달이 가능합니다. 다만 결정적으로 아직까지는 비싸기 때문에 경제성이 떨어진다는 단점이 있습니다.
| 특징 | 실리콘 반도체 | 광반도체 |
| 외부 노이즈에 대한 민감도 | 높음 | 낮음 |
| 간섭 원인 | 전자기파, 다른 전자 부품 | 외부 빛, 물리적인 충격 |
| 대책 | 차폐, 노이즈 필터 | 필요 최소화 |
실리콘 반도체에 사용되는 전자 신호에 비해 외부 간섭에 강하여 더욱 안정적인 데이터 전송이 가능합니다.
즉, 위에서 언급한 빛의 직진성, 고주파 특성, 절연성, 코드화라는 특성들 때문에 간섭이 낮죠. 빛은 직진하는 성질이 강해 외부에서 발생하는 전자기파나 다른 잡음에 의한 영향을 적게 받으며, 반대로 전자 신호는 주변의 전기장이나 자기장에 의해 쉽게 간섭을 받을 수 있습니다.
결국, 이러한 광반도체의 낮은 간섭으로 인해 몇 가지 장점이 있습니다.
- 고 신뢰성 : 외부 환경 변화에 강하여 안정적인 시스템 구축이 가능합니다.
- 장거리 통신 : 광섬유를 이용한 장거리 통신에 적합합니다.
- 고속 통신 : 넓은 대역폭을 활용하여 고속 데이터 전송이 가능합니다.
광반도체 사용 종류
- LED(발광 다이오드) : 전기를 빛에너지로 변환하여 다양한 조명 및 디스플레이에 사용됩니다.
- 태양전지 : 우리가 많이 알고 있는 태양광 발전입니다. 태양광 패널은 빛을 전기로 바꿔줄 수 있는 원리를 가지고 있기 때문에 태양광발전을 하게 되면 전기에너지를 얻을 수 있습니다.
- 광다이오드 : 빛을 전기신호로 변환하여 카메라 이미지 센서, 광센서 등에 사용됩니다.
- 레이저 다이오드 : 매우 강한 빛을 방출하여 통신, 의료, 산업 분야 등에 널리 활용되고 있습니다.
광반도체의 원리
광반도체의 작동원리를 이해하기 위해서는 먼저 반도체의 에너지 밴드 개념을 알아야 합니다. 반도체 내부의 전자는 특정한 에너지 준위를 가지고 있는데, 이러한 에너지 준위들은 층으로 분포되어 있으며, 이 층을 에너지 밴드라고 부릅니다.
- 전도대 : 전자가 자유롭게 이동할 수 있는 에너지 밴드입니다. 여기에서는 전자가 고속도로처럼 빠르게 이동할 수 있는 길이라고 생각하면 됩니다.
- 가전자대 : 전자가 원자에 강하게 결합되어 있는 에너지 밴드입니다. 여기에서는 원자와 전자가 붙어서 꼼짝 못하고 있는 상태입니다.
- 밴드갭 : 전조대와 가전자대 사이의 에너지 차이로, 전자가 가전자대에서 전도대로 이동하려면 이 밴드를 넘어야 하는데, 이 밴드를 넘을 만큼의 에너지가 필요하죠.
빛을 흡수하는 과정
빛을 흡수할 때는 빛 에너지를 받은 전자가 가전자대에서 전도대로 이동하면서 전류가 흐르게 됩니다. 이렇게 이동한 전자가 전류가 되는 것입니다. 마치 빛이라는 에너지를 받아서 전자가 활력을 얻어 움직이는 개념입니다. 이것이 태양전지의 원리이죠. 즉, 광반도체는 빛을 흡수하거나 방출하면서 전자의 에너지 상태를 변화시키죠.
빛을 방출하는 과정
반대로 빛을 방출할 때는 전도대의 전자가 가전자대로 이동하면서 여분의 에너지를 빛으로 방출합니다. 즉 전자가 전도대에서 가전자대로 이동하면서 에너지를 잃게 되는데, 이때 잃어버린 에너지가 빛으로 나옵니다. 마치 전자가 높은 곳에서 낮은 곳으로 떨어지면서 에너지를 내는 것과 같습니다. 이 원리가 LED의 원리가 되죠.
즉, 광반도체는 빛을 이용해서 전기를 만들거나, 반대로 전기를 이용해서 빛을 만드는 특별한 원리를 가지고 있습니다.
광반도체 소자를 이용한 초고속 신호처리 원리
광반도체 소자를 이용하면 전자 신호 대신 빛 신호를 이용하여 정보를 전달하고 처리하기 때문에 일반 반도체의 전자 신호보다 훨씬 빠른 속도로 신호 처리가 가능합니다.
그 이유는 간단한 이유로 전기신호보다 빛이 빠르기 때문이죠. 또한 광 신호는 손실이 적어서 장거리 통신에도 유리하며, 전기 신호보다 훨씬 넓은 주파수 대역을 사용할 수 있어 많은 양의 데이터를 동시에 전송할 수 있습니다.
이렇게 광반도체 소자를 이용해서 빠른 신호처리가 가능한 원리는 아래와 같죠
1. 광 신호 생성 : 레이저 다이오드와 같은 광원을 이용하여 전기 신호를 빛 신호로 변환합니다.
2. 광 신호 전송 : 광섬유를 통해 빛 신호를 빠르게 전송합니다.
3. 광 신호 처리 : 광 스위치, 광 증폭기 등의 광 소자를 이용하여 빛 신호를 조작하고 처리합니다.
4. 광 신호 수신 : 광 검출기를 이용하여 빛 신호를 다시 전기 신호로 변환합니다.
광반도체 소자를 이용한 초고속 신호처리 예시
1. 광 통신 : 인터넷, 통신망 등에서 대용량 데이터를 빠르게 전송하는 데 사용됩니다.
2. 슈퍼컴퓨터 : 연산 속도를 높이기 위해 광 인터커넥션 기술을 활용합니다.
3. 데이터 센터 : 서버 간의 데이터 전송 속도를 향상하기 위해 광 네트워크를 구축합니다.
4. 광학 프로세서 : AI 연산에 특화된 광학 프로세서를 개발하여 AI 모델 학습 및 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
5. 광학 메모리 : 대용량 데이터를 빠르게 저장하고 접근할 수 있는 광학 메모리를 개발하여 AI 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
광반도체와 실리콘 반도체 차이
광반도체는 실리콘 반도체에 비해 높은 처리속도를 자랑합니다 .
| 특징 | 실리콘 반도체 | 광반도체 |
| 정보 전달 매개체 | 전자 | 빛 |
| 처리 속도 | 상대적으로 느림 | 매우 빠름 |
| 대역폭 | 좁음 | 넓음 |
| 전력소비 | 높음 | 낮음 |
| 외부 노이즈 | 취약함 | 강함 |
| 제조 공정 | 성숙된 공정, 저렴 | 복잡함, 고가 |
광반도체의 AI 적용 가능성
광반도체 기술은 초기 단계이지만, AI, 양자 컴퓨팅 등 미래 기술과의 융합을 통해 더욱 발전할 것으로 예상되고 있습니다. 특히, 자율 주행 자동차, 가상현실, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용될 가능성이 높은 것으로 알려져 있죠.
현재 반도체는 4nm 기술이 도입되면서 한계에 도달했다는 평가를 받고 있습니다. 무어의 법칙 한계를 무너뜨릴 수 있다는 기술이 광 반도체 기술로 알려져 있으며, 엔비디아와 AMD와 같은 회시난 AI 애플리케이션을 위해 광 컴퓨팅 R&D에 많은 투자를 하고 있습니다.
- 빠르고 정확한 AI 연산 : 복잡한 AI 모델을 더욱 빠르게 학습하고 추론할 수 있습니다.
- 높은 에너지 효율, AI 시스템 구축 : 데이터 센터의 에너지 소비를 줄이고 친환경적인 AI시스템을 구축할 수 있습니다.
- 새로운 AI 응용분야 창출 : 자율주행, 의료 진단, 스마트 시티 등 다양한 분야에 새로운 AI 응용 분야를 창출할 수 있습니다.
다만 광반도체 상용화를 위해 해결해야 할 과제
- 높은 제조 비용 : 아직까지 제조 비용이 높아 상용화에 장애물입니다.
- 소형화 기술 개발 : 일반 반도체처럼 광학부품의 소형화 기술 개발이 필요합니다.
- 표준화 부족 : 아직 광반도체 관련 표준이 마련되지 않아 산업 발전에 걸림돌이 되고 있습니다.
광반도체는 AI 분야에서 잠재력이 큰 기술이긴 하지만, 완벽한 대안으로써는 어렵다는 의견들은 있습니다. 가장 큰 이유는 매우 비싼 화합물 반도체이기 때문입니다.
다만 광반도체와 기존 실리콘 반도체의 장단점을 고려해서 하이브리드 개념의 활용 형태가 더 효율적이라는 의견이 많습니다.
2024년 12월, 엔비디아도 실리콘 포토닉스를 탑재한 AI 가속기 설계를 공개하기도 했습니다. (실리콘 포토닉스란 광반도체 + 실리콘 반도체의 하이브리드 개념으로 기존의 반도체 기본 소재인 실리콘 기판 위에 광 회로를 집적하는 기술)
결국 광반도체의 빠른 처리 속도를 어떻게 적용하느냐에 따라서 AI 반도체로서의 역할을 할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.