국내 연구진이 '지능형메모리반도체(PIM)' 기술을 바탕으로 인공지능(AI) 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화한 지능형 반도체 시스템을 개발했다.
한국과학기술원(KAISTㆍ총장 신성철)은 유민수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 PIM 기술을 이용한 메모리-중심 AI 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다.
PIM은 메모리 반도체에 AI 연산 기능을 추가한 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 시스템은 추천 AI에 최적화한 기술이다. 추천 AI의 경우 많은 수의 임베딩을 학습하는 과정이 주로 병목을 야기한다. 이에 임베딩 학습과정에서 수행하는 모든 연산을 단일 연산으로 변환할 수 있도록 한 알고리즘을 개발했다.
유 교수 연구팀은 해당 알고리즘이 기존 방식과 비교해 메모리 대역폭 사용량을 크게 줄이면서 동시에 수행하는 연산을 단일화해 효율적인 하드웨어(HW) 가속기 구현을 가능하게 한다고 설명했다.
KAIST는 이번에 개발한 시스템이 AI 추천 시스템 알고리즘 학습 과정에 있어 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 이용한 기존 AI 가속 시스템보다 최대 21배까지 빠르다고 설명했다.
PIM 기술은 국내에서 AI 반도체 세계 시장 공략을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 정부의 경우 'AI 종합 반도체 강국 실현'을 목표로 국가적 투자를 지원하고 있다.
AI 기술을 접목한 추천시스템 알고리즘은 구글, 아마존, 페이스북 등 빅테크 기업이 콘텐츠 추천과 개인 맞춤형 광고를 제작하는 데 활용하고 있다.
KAIST는 온라인 광고에 따른 수입의 경우 실리콘밸리 빅테크 기업의 주 수익 모델이기 때문에 고도화 추천 AI 기술 수요가 상승하는 추세라고 설명했다.
KAIST는 이번 유 교수팀의 연구 성과가 향후 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계한 PIM 기술의 상용화와 성공 가능성을 시사한다고 평가했다.
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