KAIST, 메모리-중심 AI 가속기 개발...세계시장 선점 기대

기존 딥러닝학습 가속기 시스템에 PIM기술을 적용한 가속기시스템의 모식도.
기존 딥러닝학습 가속기 시스템에 PIM기술을 적용한 가속기시스템의 모식도.

한국과학기술원(KAIST·총장 신성철) 유민수 전기 및 전자공학부 교수 연구팀이 삼성미래기술육성재단 지원으로 새로운 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. '프로세싱-인-메모리(PIM)' 기반 인공지능(AI) 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 시스템이다.

연구팀이 개발한 추천시스템 알고리즘은 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 AI 기술이다. 페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 AI 연산 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, AI 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원 50%를 추천 알고리즘 학습에 사용하고 있다.

연구팀은 최근 메모리 반도체에 AI 연산 기능이 추가된 PIM 기술 기반 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 엔비디아(NVIDIA) 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 가속 시스템 대비 최대 21배 빠르다.

사진 왼쪽부터 유민수 교수, 권영은박사과정, 이윤재 석사과정.
사진 왼쪽부터 유민수 교수, 권영은박사과정, 이윤재 석사과정.

지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 'AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 연구팀의 연구 성과는 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다.

한편, 유 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 줄곧 AI 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어(HW) 및 소프트웨어(SW) 시스템 연구를 주도했다. 지난 2018년부터 KAIST 전기 및 전자공학부 교수로 재직 중이다. 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드를 수상했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com