'AI가 그림도 그린다'...KAIST, GAN 처리 AI 반도체 개발
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'AI가 그림도 그린다'...KAIST, GAN 처리 AI 반도체 개발
  • 입력 2020-04-06 15:40
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KAIST가 개발한 AI 반도체 칩 'GANPU' 활용의 예
기존 사진을 활용해 화면을 분할하고, 이를 바탕으로 새로운 그림을 그리는 'GANPU' 

국내 연구진이 스스로 그림을 그릴 수 있는 인공지능(AI) 반도체 칩을 개발했다. 

이 반도체를 활용하면 모바일 기기에서도 효율적으로 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 처리할 수 있다.

한국과학기술원(KAISTㆍ총장 신성철)은 유회준 전기및전자공학부 교수 연구팀이 모바일에서도 단일-심층 신경망뿐만 아니라 GAN과 같은 다중-심층 신경망을 처리 및 학습할 수 있는 AI 반도체 'GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)'를 개발했다고 6일 밝혔다.

KAIST는 이번에 개발한 반도체 칩을 활용해 모바일 기기에서 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등 GAN 기술을 구현하는데도 성공했다.

GAN은 새로운 이미지를 생성하거나 재생성할 수 있을뿐만 아니라 다양한 모바일 응용 프로그램에도 활용할 수 있어 산업계에서 주목하고 있는 기술이다.

다만 GAN 구조가 기존 딥러닝 네트워크와 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이뤄져 개별 심층 신경망을 각기 다른 요구 조건으로 최적화하기 어렵다. 또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산을 요구하는 것이 단점이다.

이로 인해 GAN은 연산 능력이 제한적이고 메모리가 작은 스마트폰이나 태블릿 등 모바일 장치에서 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다. 

연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 GAN과 같은 다중-심층 신경망이 모바일에서 학습할 수 있는 AI 반도체를 개발해 이같은 단점을 극복했다. 이 AI 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 GAN을 스스로 학습해 사생활 보호가 가능하도록 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.

모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당 ▲입출력 희소성 활용 극대화 ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측이다.

KAIST는 이들 기술을 사용해 GANPU의 에너지 효율을 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가시켰다고 설명했다.

연구팀은 GANPU를 활용해 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리와 안경, 눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가 및 삭제, 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 자동 완성시켜 보여준다.

유회준 교수는 "이번 연구는 여러 개의 딥러닝 네트워크를 동시 지원하는 AI 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다"며 "모바일 기기에서의 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 향후 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것"이라고 기대했다.

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