이 기사는 2025년 10월 16일 07:45 thebell 에 표출된 기사입니다.

사람의 뇌처럼 스스로 계산하고 기억하는 반도체가 있다. 전력은 덜 쓰면서도 연산은 훨씬 빠르고 효율적이다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 인공지능(AI)의 성능이 소프트웨어를 넘어 하드웨어 혁신으로 확장되는 흐름 속에서 차세대 AI 연산 기술로 주목받고 있다.

페블스퀘어는 뉴로모픽 기술을 기반으로 ‘AI 연산 효율화’에 도전하고 있는 스타트업이다. 기존 GPU(그래픽 연산용 반도체)나 TPU(구글이 개발한 AI 전용 연산 칩)가 따르는 폰 노이만 구조는 메모리와 연산 장치가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 막대한 전력과 시간이 소모된다. 페블스퀘어는 이 한계를 PIM(Processing-in-Memory) 기술로 해결한다.

페블스퀘어는 하드웨어 설계부터 소프트웨어 모델 최적화까지 모든 연산 과정을 하나로 통합한 뉴로모픽 플랫폼 기업으로 성장하겠다는 비전을 세웠다.

◇뉴로모픽 기반 PIM 구조, 폰 노이만 병목 해소 기대

AI 연산의 본질은 데이터 이동으로 꼽힌다. 기존 GPU는 연산장치와 메모리가 분리된 폰 노이만 구조를 기반으로 한다. 이 구조에서는 데이터를 메모리에서 꺼내 연산기로 보내고 다시 저장소로 되돌려보내야 한다. AI 모델이 커질수록 이 데이터 이동량이 폭증하면서 메모리 병목과 전력 낭비가 발생한다.

페블스퀘어는 이 한계를 메모리 안에서 연산이 일어나는 PIM(Processing-In-Memory) 아키텍처로 해결했다. 이는 메모리 셀 자체에 연산 회로를 심어 데이터를 이동시키지 않고 그 자리에서 계산하는 방식이다.

이 방식을 활용하면 데이터 이동량이 90% 이상 감소하고 연산 속도는 기존 대비 10배 이상 향상된다. 전력소모는 GPU 대비 최대 100배 절감할 수 있다.

페블스퀘어의 PIM 기술은 뉴로모픽 기술을 기반으로 설계됐다. 뉴로모픽 반도체는 인간의 신경망을 모사해 뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse)의 동시 작동을 하드웨어로 구현하는 개념이다.

◇파파야 플렉스, 초소형 칩에 뇌 구조 담아

페블스퀘어의 대표 제품 파파야 플렉스(PAPAYA FLEX)는 손톱보다 작은 10mm 크기의 AI 반도체다. 이 작은 칩 안에는 메모리과 연산(컴퓨팅) 기능이 함께 들어 있다. 보통 컴퓨터는 데이터를 저장하고 계산할 때 각각 다른 장치를 오가야 하지만 파파야 플렉스는 이 과정을 하나로 합쳤다.

페블스퀘어는 여기에 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)’ 기술을 적용했다. 이는 사람의 뇌가 신호를 주고받는 방식을 모사한 뉴로모픽 구조다. 불필요한 연산을 줄이고 필요한 순간에만 신호를 주고받도록 설계됐다. 뇌의 신경세포(뉴런)가 자극이 있을 때만 반응하듯이 파파야 플렉스 역시 필요할 때만 전류를 흘려보내며 계산을 수행하는 구조다. 이 덕에 기존 GPU처럼 모든 회로를 동시에 켜두는 비효율을 없애 전력 소모를 최소화하고 처리 속도를 높였다.

또한 이 칩은 단순히 AI 모델을 추론하는 데 그치지 않고 디바이스 안에서 스스로 학습까지 수행할 수 있다. 데이터를 클라우드로 보낼 필요가 없어 개인정보 유출 위험이 줄고 통신 지연 없이 실시간으로 판단하는 온디바이스(On-device) AI 환경을 구현할 수 있다.

페블스퀘어는 하드웨어부터 소프트웨어 모델 최적화까지 통합한 뉴로모픽 플랫폼 기업으로 도약하는 것이 목표다. 실제로 파파야 플렉스는 하드웨어뿐 아니라 AI 프레임워크·소프트웨어 툴체인까지 통합된 플랫폼 형태로 발전하고 있다. 모델 최적화 SDK(Software Development Kit)를 제공해 AI 개발자가 별도 수정 없이 기존 모델을 뉴로모픽 칩에 이식할 수 있게 했다.

페블스퀘어의 칩은 이미지 인식, 음성·언어 처리 등 다양한 AI 모델(CNN·트랜스포머)을 저전력 환경에서도 원활히 구동할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 개발자는 기존 GPU 대비 최대 90% 낮은 전력으로 동일 수준의 AI 정확도를 구현할 수 있다.