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KAIST, 엔비디아 GPU 대비 2.4배 가격 효율성 높인 AI 반도체 개발

기사입력 : 2023년08월04일 08:55

최종수정 : 2023년08월04일 08:55

엔비디아 대비 성능 50%↑·가격 효율성 2.4배↑
국제반도체 설계 자동화학회 최고 발표상 수상

[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 국내 연구진이 엔비디아의 고성능그래픽 처리장치(GPU) 대비 2.4배 가격 대비 성능이 우수한 인공지능(AI) 반도체를 개발했다.

한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.

연구팀이 개발한 LPU와 가속 어플라이언스 [자료=한국과학기술원] 2023.08.04 biggerthanseoul@newspim.com

오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.

연구팀이 개발한 AI 반도체 'LPU(Latency Processing Unit)'는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체로 자체 네트워킹을 내장해 다수개 가속기로 확장이 용이하다.

이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다. 

이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 지난달 12일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)에 올랐다.

DAC는 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련해 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. 

세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다는 게 과기원의 설명이다.

김주영 교수는 "미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 'LPU'로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점할 것"이라고 말했다.

biggerthanseoul@newspim.com

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