신호 Neuromorphic Spike-Based Large Language Model (NSLLM) & Edge Neuromorphic Chips 2026

요약

스파이크 기반 대규모 언어모델을 다룬 논문이 2025년 12월 24일 National Science Review에 게재됐으며(DOI 10.1093/nsr/nwaf551), 이 모델은 A800 GPU 대비 에너지 효율 19.8배, 메모리 21.3배, 추론 처리량 2.2배를 기록했다. MatMul-free 연산 코어를 적용해 VCK190 FPGA에 구현된 이 10억 파라미터급 모델은 동적 전력 13.849W로 초당 161.8토큰을 처리했다. 비전 작업에서 뉴로모픽 하드웨어는 줄당 약 1,000회 추론을 처리해 GPU의 10~100회를 크게 앞섰으며, 인간 뇌의 소비전력이 20W 미만이라는 점이 참조치로 제시됐다. 특정 작업에서는 에너지 절감이 3~5자릿수에 이르렀고, 이 모델은 상식 추론·독해·상식지식·수학 작업에서 비슷한 규모의 주류 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 본격적인 시장 진입은 2027년으로 전망된다.