21배 빠른 지능형 반도체 개발..카이스트 "세계시장 공략 핵심기술"
김정태 기자
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2020.11.16 19:40 | 최종 수정 2020.11.16 19:42
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기존 딥러닝 학습 가속기 시스템에 PIM기술을 적용한 가속기 시스템의 모식도. (자료=카이스트)
[디지털머니=김정태 기자] 기존 엔비디아의 인공지능(AI) 가속 시스템보다 최대 21배까지 빠른 지능형 반도체 시스템이 국내에서 개발됐다. 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 AI 알고리즘에 최적화시켰다.
■ 빅테크 기업 콘텐츠 제작에 핵심 AI 기술
한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리 중심 AI 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
AI 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글, 페이스북, 유튜브, 아마존 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘 밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 AI 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
실제로 페이스북 데이터센터에서 처리되는 AI 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데 사용된다. AI 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 AI 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 AI 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 AI 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
왼쪽부터 유민수 교수, 권영은 박사과정, 이윤재 석사과정 (자료=카이스트)
■ 메모리 중심 설계 PIM 기술 상용화 시사
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리 중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득했다. 이후 2014년에는 AI 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했다.지난 2018년부터 카이스트 전기 및 전자공학부 교수로 재직 중이다.
이번 연구에는 전기 및 전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여했다.
연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받았다. 이에 따라 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
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