광컴퓨팅(Optical Computing) – 빛으로 연산하는 차세대 컴퓨터

AI 시대를 열 차세대 컴퓨팅 패러다임의 실체

 

광컴퓨팅?

2025년 현재, 세계는 AI·빅데이터·양자 연구 등 막대한 연산 성능을 요구하는 분야에서 기존 전자식 반도체 한계를 체감하고 있습니다.

 

• CPU, GPU, NPU의 성능은 매년 개선되고 있지만, 무어의 법칙은 이미 속도가 둔화되었습니다.
• 전자 기반 반도체는 발열, 전력 소모, 데이터 전송 지연이라는 물리적 한계에 부딪혔습니다.
• 초거대 AI 모델 학습에서는 한 번의 학습에 수천 MWh 전력을 소모할 정도로 비효율적입니다.

 

이런 상황에서 차세대 대안으로 주목받는 것이 바로 광컴퓨팅(Optical Computing)입니다. 광컴퓨팅은 전자가 아닌 빛(Photon)을 연산의 매개체로 활용해, 기존 반도체의 속도·발열·병목 문제를 근본적으로 해결하려는 접근입니다.

 

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1. 광컴퓨팅의 개념

1) 정의

광컴퓨팅은 광자(Photon)를 이용해 정보를 저장·처리·전송하는 컴퓨팅 방식입니다. 즉, 전자의 흐름을 제어하는 기존 전자식 반도체 대신, 빛의 간섭·회절·위상 등을 이용해 연산을 수행합니다.

2) 기본 원리

1. 정보 표현 : 빛의 파장, 진폭, 위상을 이용
2. 연산 수행 : 렌즈, 광학 소자, 포토닉 집적회로(Photonic Integrated Circuit, PIC)를 통해 수학적 연산
3. 출력 결과 : 광 신호를 전기적 신호로 변환하거나, 직접 광학적으로 판독

👉 핵심은 광학적 현상을 이용해 병렬 연산을 초고속으로 처리하는 것입니다.

 

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2. 기존 반도체와의 차이

구분	전자식 반도체 (CPU/GPU)	광컴퓨팅
매개체	전자(Electron)	광자(Photon)
속도	전송 속도 전자 이동 한계	광속(빛의 속도) 기반
발열	저항 발생 → 발열 심각	광자는 저항 없음, 발열 적음
병렬성	제한적 (클럭 기반)	파장·위상·편광 활용 → 초병렬
전력 소모	수십~수백 W (데이터센터 MWh 단위)	수 배 이상 절감 가능
응용	범용 계산	행렬 연산·AI·통신 최적

👉 광컴퓨팅은 특히 AI 학습·추론과 같은 대규모 행렬 연산에서 압도적 강점을 보입니다.

 

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3. 광컴퓨팅의 핵심 기술

1) 포토닉 집적회로 (Photonic Integrated Circuit, PIC)

• 전자집적회로(IC)처럼, 광학 소자를 칩 위에 집적한 기술
• 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)가 대표적
• 인텔, IBM, 구글 등이 연구 중

2) 매트릭스-벡터 곱 연산(MVM)

• AI 모델 학습의 기본 연산
• 광학 소자의 간섭 패턴을 이용하면 MVM을 물리적으로 즉시 수행 가능
• 기존 전자식 GPU보다 수십~수백 배 효율적

3) 아날로그 광학 연산

• 빛의 세기·위상 변화를 통해 아날로그 연산 수행
• 디지털-아날로그 혼합 구조 필요

4) 레이저 및 광원 기술

• 안정적·저잡음 레이저가 필수
• 광대역 파장 다중화(WDM, Wavelength Division Multiplexing)와 결합하면 대역폭 극대화

5) 메모리와의 결합

• PIM(Processing In Memory)와 결합하여 광메모리 연구 활발
• 위상변화물질(PCM, Phase Change Material)을 활용한 광학 메모리 연구 진행

 

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4. 글로벌 연구 및 산업 동향

1) 학계

• MIT : 포토닉 신경망 연구, AI 연산 가속
• 스탠퍼드대 : 광학 딥러닝 가속기 개발
• 케임브리지대 : 광학 기반 퀀텀-클래식 하이브리드 연구

2) 기업

• Lightmatter : 광학 기반 AI 가속기 ‘Envise’ 발표
• Lightelligence : 포토닉 컴퓨팅 칩 ‘Hummingbird’ 시연
• 인텔 : 실리콘 포토닉스 플랫폼 개발, 데이터센터용 광학 인터커넥트
• IBM : 광컴퓨팅 + AI 칩 시뮬레이션 연구

3) 정부·산업 투자

• 미국 DARPA : 포토닉 컴퓨팅 프로젝트 다수 지원
• 유럽연합(EU) : 광컴퓨팅을 포함한 ‘유럽 칩 법안’ 내 차세대 기술 투자
• 중국 : 포토닉 AI 칩 연구 활발, 양쯔메모리(YMTC)와 대학 협력

 

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5. 광컴퓨팅의 장점

1. 초고속 연산 : 광속 기반, 대역폭 수십~수백 GHz 가능
2. 병렬성 극대화 : 여러 파장을 동시에 활용(WDM)
3. 낮은 전력 소모 : 전자 이동에 따른 저항 손실 없음
4. 발열 최소화 : 데이터센터 냉각 비용 절감 가능
5. AI·통신에 최적화 : 대규모 행렬 연산, 데이터 전송 모두 광학 기반이 강점

 

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6. 광컴퓨팅의 한계

1. 범용성 부족
   • 광컴퓨팅은 특정 연산(MVM, FFT)에 강점 → 범용 CPU 대체는 한계
2. 집적도 문제
   • 광학 소자는 전자 소자보다 크기 큼 → 집적 밀도 낮음
3. 광-전 변환 손실
   • 현실적으로 연산 전후에 전기적 변환이 필요
   • 변환 과정에서 지연·에너지 소모 발생
4. 제조 비용
   • PIC 제작 공정이 아직 성숙하지 않음
5. 소프트웨어 생태계 미비
   • 기존 SW 스택과의 호환 부족

 

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7. 미래 전망

단기 (2025~2030년)

• 데이터센터, AI 가속기 분야에서 시범 상용화
• GPU 보조 가속기로 활용

중기 (2030~2040년)

• 일부 AI 서버, 고성능 슈퍼컴퓨터에 본격 적용
• 실리콘 포토닉스 기반 상용 칩 등장

장기 (2040년 이후)

• 전자식 컴퓨팅과 광컴퓨팅의 하이브리드 구조가 일반화
• 메모리·로직·인터커넥트가 모두 광학 기반으로 전환 가능성

 

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빛으로 계산하는 미래

광컴퓨팅은 단순히 빠른 컴퓨터를 만드는 기술이 아닙니다.

 

• AI·데이터센터의 에너지 위기를 해결할 수 있는 열쇠
• 무어의 법칙 이후(Post-Moore Era) 시대의 차세대 패러다임
• 통신·연산·저장을 아우르는 새로운 컴퓨팅 방식

 

물론 아직 해결해야 할 과제가 많지만, 광컴퓨팅이 상용화된다면 우리는 “빛의 속도로 계산하는 컴퓨터”를 경험하게 될 것입니다. 이는 AI, 통신, 과학 연구 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것입니다.

 

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참고 링크 

• Lightmatter Official Site
• Lightelligence Official Site