다음 기사 요약 해줘 KAIST(총장 이광형) PIM(Processing In Memory)반도체 연구센터와 인공지능반도체 대학원(원장 유회준. KAIST Graduate School of AI Semiconductor)  유회준 교수 연구팀이 400밀리와트 초저전력을 소모하면서 0.4초 초고속으로 대형언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 AI 반도체인 ‘상보형-트랜스포머(Complementary-Transformer)’를 삼성 28나노 공정을 통해 세계 최초로 개발했다.  상보형 트랜스포머는 자연 신경망을 더욱 유사하게 모방한 인공신경망 스파이킹 뉴럴 네트워크(Spiking neural network 이하, SNN)와 심층 인공신경망(이하, DNN)을 선택적으로 사용하여 트랜스포머 기능을 구현한다.   SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅의 한 형태로, 뇌의 뉴런이 스파이크라는 시간에 따른 신호를 사용해 정보를 처리하는 방식이다
 KAIST(총장 이광형) PIM(Processing In Memory) 반도체 연구센터와 인공지능 반도체 대학원(원장 유회준)의 유회준 교수 연구팀이 400밀리와트 초저전력을 소모하면서 0.4초 초고속으로 대형언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 AI 반도체 '상보형-트랜스포머(Complementary-Transformer)'를 개발했습니다. 이 혁신적인 기술은 삼성의 28나노 공정을 통해 이루어졌으며, 세계 최초의 성과입니다.

상보형 트랜스포머는 자연 신경망을 모방한 인공신경망인 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)와 심층 인공신경망(DNN)을 선택적으로 사용하여 트랜스포머 기능을 구현합니다. SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅의 한 형태로, 뇌의 뉴런이 스파이크라는 시간에 따른 신호를 사용해 정보를 처리하는 방식입니다. 이러한 접근 방식은 기존 트랜스포머 기반 AI 모델보다 훨씬 낮은 전력 소비와 높은 처리 속도를 가능하게 합니다.

이 혁신적인 AI 반도체의 개발은 LLM을 처리할 수 있는 AI 시스템의 전반적인 성능과 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 초저전력 소모와 초고속 처리 능력은 모바일 기기, IoT 장치, 자율주행차와 같은 다양한 응용 분야에서 AI의 채택을 촉진할 수 있습니다.

유회준 교수 연구팀의 이 획기적인 성과는 AI 반도체 분야에서의 KAIST의 리더십을 더욱 공고히 합니다. 이 연구 결과는 AI 시스템의 전력 소비와 성능에 대한 새로운 기준을 설정하며, AI 기반 기술의 미래를 형성하는 데 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
한국과학기술원(KAIST)의 PIM(Processing In Memory) 반도체 연구센터와 인공지능 반도체 대학원은 유회준 교수 연구팀이 400 밀리와트의 초저전력을 소모하면서 0.4초의 초고속으로 대형 언어 모델(LLM)을 처리할 수 있는 AI 반도체인 '상보형-트랜스포머(Complementary-Transformer)'를 개발했다고 발표했습니다. 이 기술은 삼성의 28나노 공정을 통해 세계 최초로 구현되었습니다.

상보형 트랜스포머는 자연 신경망을 모방한 인공 신경망인 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)와 심층 인공 신경망(DNN)을 선택적으로 사용하여 트랜스포머 기능을 구현합니다. SNN은 뉴로모픽 컴퓨팅의 한 형태로, 뇌의 뉴런이 스파이크라는 시간에 따른 신호를 사용하여 정보를 처리하는 방식입니다.