트랜지스터부터 만드는 AI 칩
종환 × Claude. 트랜지스터 → 게이트 → 덧셈기 → 플립플롭 → 카운터 → AI 연산기까지 직접 쌓고, 진짜 전압으로 돌려 본 기록.
회로 줌 뷰어
4비트 카운터와 8비트 덧셈기를 트랜지스터까지 끊김 없이 확대해 볼 수 있어. 입력에 0/1/클럭을 넣으면 트랜지스터 하나하나가 켜지고 꺼지는 게 보여.
4비트 카운터와 8비트 덧셈기를 트랜지스터까지 끊김 없이 확대해 볼 수 있어. 입력에 0/1/클럭을 넣으면 트랜지스터 하나하나가 켜지고 꺼지는 게 보여.
회로 작업대
트랜지스터를 직접 놓고 선을 이어서 부품을 만들고, 그 부품으로 더 큰 부품을 만드는 편집기. 만든 건 이 브라우저에 저장되고, 파일로 내보낼 수 있어.
트랜지스터를 직접 놓고 선을 이어서 부품을 만들고, 그 부품으로 더 큰 부품을 만드는 편집기. 만든 건 이 브라우저에 저장되고, 파일로 내보낼 수 있어.
측정 1 · 카운터를 진짜 전압으로
트랜지스터 250개짜리 4비트 카운터를 ngspice(아날로그 회로 시뮬레이터)로 1.8V에서 돌렸어.
| 클럭 | 결과 | 전력 |
|---|---|---|
| 0.5 GHz | 정확 | 0.59 mW |
| 1.0 GHz | 정확 | 1.15 mW |
| 1.5 GHz | 정확 | 1.72 mW |
| 2.0 GHz | 리셋 직후 1번 놓침 | 2.2 mW |
| 2.25 GHz~ | 틀림 | — |
클럭당 에너지 ≈ 1.15 pJ로 일정 → 전력이 클럭에 정비례. CPU 발열이 클럭 따라 오르는 이유.
측정 2 · 3진 내적 vs 정수 내적
AI 연산의 핵심인 내적(원소 4개, 입력 4비트)을 같은 부품으로 두 가지 만들어 비교했어. 정수는 곱셈기가 필요하고, 3진(가중치 −1/0/+1)은 곱셈 없이 AND와 덧셈만 써.
| 정수 (4비트 가중치) | 3진 (−1/0/+1) | 차이 | |
|---|---|---|---|
| 트랜지스터 | 4,094 | 1,896 | 2.2배 적음 |
| 연산 1번 에너지 | 13.5 pJ | 3.5 pJ | 3.8배 적음 |
| 정확한 최대 클럭 | 0.5 GHz | 0.5 GHz (0.75에서 22/24) | 비슷 |
랜덤 입력 24개씩, 0.5 GHz 기준. 트랜지스터 모델은 180nm급을 가정한 대충값이라 숫자는 규모만 믿을 것. 덧셈기는 둘 다 가장 단순한 리플 캐리라 속도는 거의 같고, 3진은 같은 일을 훨씬 적은 에너지로 해.
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