한국과학기술원(KAIST·총장 신성철)은 유회준 전기 및 전자공학부 교수팀이 생성적 적대 신경망(GAN)을 저전력으로 처리하는 인공지능(AI) 반도체를 개발했다고 6일 밝혔다.
이는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고, 저전력 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이 칩으로 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등 생성형 AI 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
GAN은 새로운 이미지를 생성〃재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램에도 사용돼 주목 받고 있다.
그러나 기존 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개 심층 신경망으로 이뤄진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다. 또 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다.
연구팀은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 AI 반도체 'GANPU'를 개발, 모바일 장치 AI 활용범위를 넓혔다.
GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술은 처리해야 할 워크로드를 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간〃공간으로 나눠 할당하는 '적응형 워크로드 할당(ASTM)', 연산에서 출력 '0'을 제외해 추론·학습 과정의 속도와 에너지효율을 극대화하는 '입출력 희소성 활용 극대화(IOAS), 지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS) 등이다.
연구팀은 이들 기술로 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다고 설명했다.
유회준 교수는 “이번 연구는 하나의 칩에서 추론만이 아니라 학습까지 모두 가능해 여러 개 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 AI 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “모바일 기기에서 AI 활용 영역을 크게 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
