ETRI, 딥러닝 고속처리 기술 개발…일주일 치 학습 하루 만에 뚝딱

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딥러닝 학습시간을 획기적으로 줄이는 기술이 국내에서 개발됐다. 이 기술을 활용하면 학습 효율을 최대 4배나 높일 수 있다. 일주일 걸리던 AI 학습을 1~2일에 마칠 수 있게 된다.

한국전자통신연구원(ETRI·원장 김명준)은 딥러닝 분산학습에 최적화된 고속처리기술 개발에 성공했다고 10일 밝혔다.

딥러닝은 다양한 데이터나 모델을 학습하는데 많은 시간이 필요하다. 여러 대 컴퓨터를 활용해 시간을 줄이는 '분산학습' 기술이 추가로 나왔지만 컴퓨터 간 '통신 병목 현상' 탓에 성능이 저하되는 일이 빈번했다.

ETRI 연구진이 서버에 메모리박스를 장착하는 모습. 왼쪽부터 시계방향으로 최완 책임연구원, 안신영 책임연구원, 최용석 책임연구원.
<ETRI 연구진이 서버에 메모리박스를 장착하는 모습. 왼쪽부터 시계방향으로 최완 책임연구원, 안신영 책임연구원, 최용석 책임연구원.>

ETRI는 '메모리 박스'라 불리는 공유기억장치를 개발, 분산학습 시 병목현상을 해소하는데 성공했다. 메모리 박스는 가상 공유 메모리 일종이다. 컴퓨터 간 학습 공유를 돕고 통신량을 줄인다.

ETRI는 이를 활용해 장비 교체 없이 최소 투자로 딥러닝 학습시간을 대폭 줄일 수 있다고 설명했다. 1000가지 종류 이미지 128만장을 분류하는 모델을 1만번 반복 학습하는 실험을 진행한 결과, 7분31초만에 학습을 마쳤다. 기존 방식으로는 16분23초가 걸렸다.

하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW) 형태로 모두 구현할 수 있어 수요자 맞춤형 기술이전도 가능하다. ETRI 연구진은 국내 개발자가 손쉽게 딥러닝 연구를 진행할 AI 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 시각화 인터페이스 '딥러닝 대시보드'도 개발했다.

공유 메모리 동작 개념도
<공유 메모리 동작 개념도>

ETRI는 고속처리기술 관련 논문 14편을 발표했고, 특허 13건을 출원한 상태다. 세계 최대 가전 전시회 IFA 2019에도 출품해 주목을 받았다.

상용화 목표 시점은 내년이다. 현재 두 개 중소기업이 기술을 이전받아 연구소기업 설립을 추진하고 있다.

최완 ETRI AI연구소 박사는 “이를 활용해 글로벌 기업이 독식하는 AI 컴퓨팅 인프라 시장을 대체할 수 있을 것”이라며 “딥러닝 기술과 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템 개발에 도움이 되길 바란다”고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com