- KAIST, AI 추론 속도 혁신적 증가 실현
- 그래프 신경망 기반 AI 반도체 기술 개발 GPU 방식과 오토GNN 방식 비교.

[세계뉴스 = 윤소라 기자] 한국과학기술원(KAIST)이 인공지능(AI) 추론 속도를 획기적으로 향상시킨 AI 반도체 기술을 개발하여 주목받고 있다. KAIST 전기및전자공학부의 정명수 교수 연구팀은 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 높일 수 있는 AI 반도체 기술 '오토GNN'을 세계 최초로 개발했다고 발표했다.

연구팀은 AI 추론 이전 단계에서 발생하는 그래프 전처리 과정이 데이터 분석 서비스 지연의 주된 원인임을 발견했다. 기존의 고성능 그래픽처리장치(GPU)는 복잡한 데이터 관계 구조를 정리하는 데 한계를 보였고, 이로 인해 병목 현상이 발생했다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 반도체 내부 회로를 데이터 연결 방식에 맞춰 스스로 가장 효율적인 구조로 변환하는 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다.

또한, 데이터 양이나 형태에 따라 최적의 모듈을 구성하여 어떤 상황에서도 안정적인 성능을 유지하도록 구현했다.

개발된 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU(RTX 3090) 대비 2.1배 빠른 처리 속도를 기록했으며, 일반 CPU에 비해 9배 빠르고 에너지 소모는 3.3배 적은 것으로 나타났다. 이 기술은 복잡한 관계 분석과 빠른 응답이 필요한 온라인 영상 추천이나 금융사기 탐지와 같은 인공지능 서비스에 즉시 적용할 수 있다.

정명수 교수는 "이번 연구는 불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 큰 의미가 있다"며, "이 기술은 추천 시스템은 물론 금융 및 보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 활용될 수 있다"고 밝혔다. KAIST의 이번 성과는 인공지능 분야의 기술 발전에 새로운 이정표를 제시할 것으로 기대된다.

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