AI 추론 속도 높인 기술 개발…"엔비디아 GPU보다 2배 빨라"
2026년 02월 05일 오전 09:00
KAIST 정명수 교수 연구팀이 '그래프 신경망' 기반 인공지능의 추론 속도를 높일 수 있는 인공지능 반도체 기술 '오토GNN'을 개발했습니다.
'그래프 신경망'이란 데이터 사이의 복잡한 연결고리를 분석하는 AI 기술인데, 유튜브의 맞춤 동영상 추천이나 금융 사기 계좌 추적 등에 필요한 기술입니다.
기존의 GPU들은 복잡하게 얽힌 관계를 정리하는 '그래프 전처리' 과정에서 서비스 응답이 느려지고 전력 소모가 컸습니다.
연구팀은 이를 개선하기 위해 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 '적응형 AI 가속기' 기술을 설계했습니다.
실험 결과, '오토GNN'은 엔비디아의 고성능 GPU 대비 2.1배, 일반 CPU 대비 9배 빠른 성능을 보였다고 연구팀은 설명했습니다.
YTN 사이언스 김은별 (kimeb0124@ytn.co.kr)
'그래프 신경망'이란 데이터 사이의 복잡한 연결고리를 분석하는 AI 기술인데, 유튜브의 맞춤 동영상 추천이나 금융 사기 계좌 추적 등에 필요한 기술입니다.
기존의 GPU들은 복잡하게 얽힌 관계를 정리하는 '그래프 전처리' 과정에서 서비스 응답이 느려지고 전력 소모가 컸습니다.
연구팀은 이를 개선하기 위해 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 '적응형 AI 가속기' 기술을 설계했습니다.
실험 결과, '오토GNN'은 엔비디아의 고성능 GPU 대비 2.1배, 일반 CPU 대비 9배 빠른 성능을 보였다고 연구팀은 설명했습니다.
YTN 사이언스 김은별 (kimeb0124@ytn.co.kr)
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