메모리-중심 인공지능 가속기 시스템
메모리-중심 인공지능 가속기 시스템
  • 함예솔
  • 승인 2020.11.25 12:35
  • 조회수 724
  • 댓글 0
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삼성미래기술육성재단이 지원한 KAIST 연구진이 세계 최초로 '프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했습니다. KAIST 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 밝혔습니다. 

카카오는 딥러닝 기반 형태소분석기 khaiii를 오픈소스로 공개하기도 했습니다. 출처: pixabay
인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공. 출처: pixabay

기존 인공기능보다 더 빠르게 

 

인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술입니다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세입니다.

 

페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있습니다. 

기존 딥러닝 학습 가속기 시스템에 지능형메모리반도체(PIM) 기술을 적용한 가속기 시스템의 모식도: 기존 심층신경망네트워크(DNN) 부분과 임베딩(Embedding)부분을 분리하여 각각 그래픽카드(GPU)와 메모리 중심의 지능형메모리반도체 (PIM core)를 이용하여 가속하는 시스템으로 구성되어 있다. 출처: KAIST
기존 딥러닝 학습 가속기 시스템에 지능형메모리반도체(PIM) 기술을 적용한 가속기 시스템의 모식도: 기존 심층신경망네트워크(DNN) 부분과 임베딩(Embedding)부분을 분리하여 각각 그래픽카드(GPU)와 메모리 중심의 지능형메모리반도체 (PIM core)를 이용하여 가속하는 시스템으로 구성되어 있다. 출처: KAIST

유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발했습니다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했습니다.

 

지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있습니다. 특히 정부에서도 'AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야입니다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있습니다. 

 

한편, 유민수 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상한 바 있는데요. 이번 연구는 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 내년 2월에 발표될 예정입니다.


##참고자료##

 

 


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