[Ep.27] 광 컴퓨팅 – 빛으로 연산하는 새로운 컴퓨팅

전자의 한계를 넘어, 빛으로 계산한다

기존 컴퓨터는 전기를 활용해 데이터를 처리합니다.
하지만 전자의 이동 속도와 발열은 고성능 연산이 필요한 시대에 점점 한계에 부딪히고 있습니다.

이런 상황에서 주목받는 대안이
전기 대신 빛을 연산의 매개로 활용하는 광 컴퓨팅(Optical Computing)입니다.

빛의 속도, 직진성, 병렬 처리 특성을 이용하면
기존 컴퓨팅 시스템보다 훨씬 빠르고 에너지 효율적인 처리가 가능합니다.

광 컴퓨팅 – 빛으로 연산하는 새로운 컴퓨팅

▣ 광 컴퓨팅이란 무엇인가?

광 컴퓨팅은 전자의 흐름이 아닌 레이저나 광자(Photon)를 사용해 정보를 전달하고 계산하는 방식입니다.

기존 시스템과의 차이점:

• 논리 연산 및 신호 전송 모두를 빛으로 처리
• 메모리와 프로세서를 빛 기반 인터페이스로 연결
• 전자회로 대신 광 회로, 전기신호 대신 광 펄스를 사용

결과적으로 전자적 병목 현상을 제거하고 연산 속도와 병렬 처리 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다.

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▣ 왜 지금 광 컴퓨팅인가?

• 인공지능, 고해상도 영상 처리, 생명과학 등
• 초대용량 데이터 실시간 처리 수요 증가
• 기존 실리콘 기반 컴퓨팅의 발열과 전력 소모 한계
• 뉴로모픽, 퀀텀 컴퓨팅 등과 연계 가능한 물리적 기반 기술
• 광신호 기반 연산은 병렬성과 대역폭에서 탁월한 장점 보유

빛을 쓰는 연산은 단순히 빠르다는 수준을 넘어, 병렬성과 실시간성에서 게임 체인저가 될 수 있습니다.

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▣ 광 컴퓨팅 기술 구조

1. 광소자 기반 연산 유닛
   • 마하젠더 간섭계, 광파이브릿지 등을 통해 논리 연산 수행
2. 광 메모리 및 저장소자
   • 위상변화 소재를 활용한 다중상태 메모리 구현 중
3. 입력/출력 인터페이스
   • 전기→광 변환기, 광→전기 복호화 장치
4. 광통신망과 통합된 연산 아키텍처
   • 데이터 전송 자체도 광 기반으로 연결, 병렬 처리 최적화

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▣ 주요 적용 분야

• 대규모 인공지능 모델 추론 및 학습
• 이미지·영상 인식 및 실시간 처리
• 생명정보학, 유전체 분석 등 초고속 계산 필요 분야
• 금융, 기상 등 대규모 예측 시뮬레이션
• 군사·우주 영역의 연산 처리 장비

특히 인공지능과 접목될 경우
기존 GPU 기반 학습 대비 10~100배의 속도 향상이 가능하다는 연구도 있습니다.

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▣ 기술 개발 현황

기업/기관	기술 내용
Lightmatter (미국)	광컴퓨팅 칩 ‘Envise’ 개발 → AI 연산 전용
Luminous	뉴로모픽 광 연산칩 개발 → 병렬 연산 최적화
Intel	광신호 기반 인터커넥트 기술 연구 진행
MIT	광 기반 선형 대수 연산 아키텍처 실증
한국과학기술연구원	위상변화소자 기반 광 메모리 개발

광 컴퓨팅은 아직 상용화 초기 단계이지만,
AI·고성능 컴퓨팅 분야에서 빠르게 영역을 넓혀가고 있습니다.

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▣ 산업과 투자 시사점

항목	설명
핵심 분야	고속 연산, 초절전 시스템, AI 가속기, 뉴로모픽 연산
국내 관련 기업	한양이엔지, 엘아이에스, 옵토론텍 등
글로벌 주목 기업	Lightmatter, Luminous, Ayar Labs
ETF 및 투자 테마	AI, 반도체, 뉴로모픽, 고성능컴퓨팅 관련 펀드
상용화 과제	광소자 집적, 광손실 최소화, 양산 공정 확보

 

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▣ 요약

광 컴퓨팅은 전기 기반 연산의 한계를 넘어서는
완전히 새로운 컴퓨팅 방식입니다.

빛의 속도와 병렬성을 활용하면 AI, 시뮬레이션, 영상 처리 등 데이터 집약형 연산에 있어 압도적인 성능을 발휘할 수 있습니다.

연산의 주체가 전자에서 광자로 이동하는 흐름은 향후 컴퓨터 아키텍처 자체를 근본적으로 바꿀 수 있는 차세대 혁신의 서막입니다.