ETRI 연구진이 서버에 메모리박스 작동을 점검하고 있다.[ETRI 제공]

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[헤럴드경제=구본혁 기자] 인공지능(AI) 학습시간을 기존보다 2배 이상 줄일 수 있는 컴퓨팅 기술이 국내연구진에 의해 개발됐다. 이 기술은 현재 독일에서 열리고 있는 국제가전박람회(IFA)에서 처음 공개돼 참가자들로부터 큰 관심을 받았다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 ‘딥러닝 분산 학습’에 최적화된 고속 처리기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. 대규모 데이터를 처리하는 데는 여러 대의 컴퓨터를 활용해 학습 시간을 줄이는 분산 학습기술이 사용된다.

하지만 대용량 모델을 여러 컴퓨터에서 동시에 실행하면 통신량이 많아져 성능이나 용량이 저하되는 통신병목현상이 발생한다.

ETRI 연구진은 이를 해결하기 위해 ‘메모리 박스’라고 불리는 공유기억장치를 개발해 분산 학습시 발생하는 통신 병목현상을 해소했다. 메모리 박스는 컴퓨터들 중간에 위치해 각 컴퓨터들이 학습한 것을 서로 공유하도록 돕고 통신량을 줄여준다. 일종의 가상 공유 메모리 역할을 수행하는 것이다.

이 기술을 이용하면 대대적인 장비 교체 없이 최소 투자로 동일한 환경에서 딥러닝 학습 시간을 대폭 줄일 수 있다.

연구진이 실제 1000가지 종류의 이미지 128만 장을 분류하는 모델을 1만번 반복 학습하는 실험을 진행한 결과, 기존 서버 방식이 16분 23초가 걸린 반면 이 기술을 적용한 방식은 7분 31초가 걸렸다.

연구진이 개발한 기술은 현재 두 개의 중소기업에 이전돼 내년 상용화를 목표로 하고 있다.

nbgkoo@heraldcorp.com

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