스토캐스틱 컴퓨팅, AI 칩의 새로운 대안일까? 실제 적용 과정과 한계까지

GPU를 뛰어넘는 계산 방식, 왜 주목받나

최근 AI와 반도체 분야에서 스토캐스틱 컴퓨팅이라는 새로운 개념이 화제가 되고 있습니다. 단순히 속도를 높이는 것이 아니라, 기존의 정확한 계산 방식 대신 확률적 접근을 활용해 복잡한 문제를 처리하는 것이 핵심입니다. 그동안 컴퓨터나 스마트폰, 서버 등 대부분의 디지털 기기들은 이진수, 즉 0과 1의 정확한 조합을 바탕으로 동작해 왔습니다. 그러나 자연계의 다양한 현상, 예를 들어 신경망의 불규칙한 발화, 진화 과정의 작은 오류, 화학반응의 미세한 불확실성 등은 대부분 완전히 예측할 수 없는, '확률적'인 과정을 따릅니다.

하지만 지금까지 전통적인 컴퓨터 구조는 이런 불확실성과 무작위성(노이즈)을 오류로 간주하며 제거하는 데 집중해왔습니다. 이 방식에 한계를 느낀 연구진들은 반대로 이런 '노이즈'를 계산 자원으로 적극 활용하는 방법, 즉 스토캐스틱 컴퓨팅에 주목하기 시작했습니다.

전통적 계산 방식의 한계를 드러낸 사례

실제로 복잡한 물리현상, 예를 들어 핵분열, 날씨 시뮬레이션, AI 모델의 훈련처럼 수많은 변수와 랜덤 이벤트가 얽혀 있는 문제는 기존의 정밀한 계산만으로는 예측이 어렵습니다. 몬테카를로 시뮬레이션이 대표적인 대안이지만, 엄청난 반복 연산 때문에 전력 소모와 시간 비용이 빠르게 커집니다.

스토캐스틱 계산법은 여기서 발상의 전환을 시도합니다. 대표적으로 한 값을 32비트로 저장하는 대신, 확률적으로 1과 0이 무작위로 섞인 비트 스트림으로 표현하는 방식입니다. 예를 들어 0.75는 1이 75% 나타나는 랜덤한 비트열로 구현할 수 있으며, 이들을 단순 AND 게이트로 연산하면 바로 곱셈 결과가 나옵니다. 복잡한 곱셈 회로 대신 간단한 논리게이트 하나면 충분하기 때문에 칩의 면적과 소비전력을 크게 줄일 수 있다는 점이 있습니다.

스토캐스틱 컴퓨팅, 실제 칩 구현이 왜 어려웠는가

초창기에는 이론적으로 매우 매력적인 접근이었지만, 실제 적용에서는 몇 가지 치명적인 문제가 발견되었습니다. 정확도를 높이려면 수천·수만 회의 무작위 샘플(비트 스트림)이 필요하고, 두 개 이상의 비트 열이 서로 연관되면 계산 결과가 완전히 붕괴합니다. 실제 1970년대에 만든 실험용 기기('RASCEL')는 비선형 문제에 매우 강했지만, 느리고 예측 불가능한 결과 때문에 금세 잊혀졌습니다.

최근 들어 AI 모델의 대규모 학습, 생성 모델 기반 이미지/영상 합성 등 느긋한 정확도보다 속도와 에너지 효율이 중요한 분야가 확산되면서, 다시 이 계산법이 재조명되고 있습니다.

새로운 AI 칩, 어떻게 다르게 접근하는가?

미국 'Normal Computing' 같은 기업들은 과감히 낮은 전압 영역에서 트랜지스터가 완벽하게 0 또는 1만 생성하지 않는 찜찜한 불확실성을 그대로 계산에 활용합니다. 물리적 노이즈, 즉 무작위 전자 이동 등을 기반으로 진짜 무작위 비트를 생성, 이걸 여러 번 샘플링해 최종 결과를 얻는 구조입니다.

특히 스테이블 디퓨전 등 최신 생성 AI 모델은 본질적으로 '스톱캐스틱 미분방정식'을 반복적으로 풀어가며 이미지를 생성합니다. 기존 GPU는 확률적 과정을 단순 행렬 곱 연산으로 변환해 처리했지만, 스토캐스틱 칩은 물리적 시스템의 무작위 도약(lattice random walk) 방식을 써서 직접 풀 수 있습니다. 수많은 작은 랜덤 스텝을 거쳐 평균적으로 정답에 가까워지는 방식입니다.

실제 구현에서 맞닥뜨린 기술적 난제

스토캐스틱 컴퓨팅 기반 칩이 현재까지 성공적으로 동작한 영역은 주로 이미지·비디오 생성 등 확률 계산이 반복적으로 요구되는 AI 분야에 한정됩니다. 아직 범용 CPU나 GPU 레벨의 폭넓은 용도에는 도달하지 못했습니다. 또한 무작위성의 출처가 불완전하거나, 시간/환경에 따라 작은 상관관계가 생기면 출력이 급격히 왜곡될 위험이 존재합니다. 이런 문제를 피하려면 완전히 진짜 무작위(예: 저항의 열 잡음)에서 출발해야 하며, 이때 비트스트림이 두 번 다시 반복되지 않는 수준이라고 합니다.

반면, 기존 칩과 달리 소수의 로직 게이트만으로 대규모 곱셈·확률 연산이 가능하고, 전력 소모가 빠르게 줄일 수 있는 가능성이 확인되었습니다. 이미 이미지·비디오 합성용 스토캐스틱 칩 프로토타입이 공개됐으며, 동영상 생성용 모델도 개발이 진행 중입니다.

확률 계산이 필요한 AI 분야에서 얻을 수 있는 실질적 이점

현재 AI 데이터센터의 에너지 소모, 열관리, 확장성 등의 한계를 기존 GPU로는 더 이상 해결하기 어려운 상황에 직면하고 있습니다. 스토캐스틱 컴퓨팅 기반 칩은 빠르고 저전력으로 확률적 연산을 반복해야 하는 작업, 특히 생성형 AI에서 높은 효율을 기대할 수 있습니다.

전통적 방식과는 달리, 평균적으로 정확한 답을 빠르게 얻을 수 있다는 점에서 새로운 밸런스를 제시한다고 보입니다. 특히 AI 성능이 정확성보다는 효율성과 대량 처리에 더욱 민감해진 현재, 해당 기술의 성장 가능성은 무시할 수 없습니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

스토캐스틱 컴퓨팅이 의미 있는 진전을 보여주는 부분은 분명 많지만, 모든 문제에 만능 대안이 될 수 있는 구조는 아닙니다. 실제로도 확률적 미분방정식으로 모델링 가능한 AI 생성 분야, 특정 물리·화학 시뮬레이션에서 타당성이 높습니다. 반면, 정확한 산술이 필수인 금융, 의료, 암호 연산 등에서는 적용이 거의 불가하다는 한계가 있습니다. 현재까지 개발된 스토캐스틱 칩 역시 범용 계산 환경이 아니라 특정 용도(생성AI, 물질 시뮬레이션 등)에 집중되어 있습니다.

또한 무작위 출처(예: 저항의 물리적 잡음 등)를 완전히 제어하는 기술적 진전이 관건이며, 비트 스트림의 순도와 상관관계를 실시간 감시할 방안도 반드시 동반되어야 합니다. 대규모 클러스터 환경에서의 확장성 문제도 아직 검증이 부족합니다.

현재로서 스토캐스틱 컴퓨팅은 AI의 특정 연산에서 실제로 더 빠르고 효율적으로 동작할 수 있는 가능성을 보이고 있습니다. 그러나 범용화와 고정밀 처리 요구가 동시에 따라오는 분야에는 적합하지 않으므로, 도입 전 용도와 한계를 충분히 검토해야 할 것 같습니다. 반복적이고 확률적 연산이 핵심인 작업에서는 시도해볼 만한 대안이 될 수 있으나, 일괄 적용 가능한 '게임 체인저'로 기대하기에는 아직 해결해야 할 과제가 많습니다.

출처 및 참고 :