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ETRI, AI 학습시간 획기적으로 줄이는 컴퓨팅 기술 개발

(대전=뉴스1) 김태진 기자 | 2019-09-10 15:19 송고
ETRI 최용석 책임연구원이 서버에 메모리박스를 장착하고 있다. /© 뉴스1

국내 연구진이 인공지능(AI) 학습시간을 획기적으로 줄이는 컴퓨팅 기술을 개발했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 `딥러닝 분산 학습'에 최적화된 고속 처리 기술을 개발했다고  10일 밝혔다.

기술을 적용하면 학습하는데 1주일이 걸리던 인공지능 모델을 같은 환경에서 단 1~2일 만에 학습할 수 있다. 최대 4배 효율을 내는 셈이다.

딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 컴퓨터 역시 대규모 영상, 이미지, 음성 등의 데이터나 모델을 학습하는 데는 많은 시간이 걸린다.

때문에 여러 대의 컴퓨터를 활용해 학습 시간을 줄이는‘분산 학습’기술이 사용된다.

그러나 분산 학습 기술도 대용량 모델을 여러 컴퓨터에서 동시에 실행하면 통신 병목 현상이 발생한다. 특정 지점에서 성능이나 용량이 저하되는 현상이 나타나는 것이다.

ETRI 연구진들이 기념사진을 촬영하고 있다.© 뉴스1

ETRI는 `메모리 박스(Memory Box)' 라고 불리는 공유기억장치를 개발해 분산 학습시 발생하는 통신 병목현상을 해소함으로써 학습 시간을 단축시켰다.

메모리 박스는 컴퓨터들 중간에 위치해 각 컴퓨터들이 학습한 것을 공유하도록 돕고 통신량을 줄여준다. 일종의 가상 공유 메모리 역할을 수행하는 것이다.

연구진의 기술을 이용하면 대대적인 장비 교체 없이 최소 투자로 동일한 환경에서 딥러닝 학습 시간을 대폭 줄일 수 있다. 특히, 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW) 형태를 모두 제공할 수 있어 수요자 맞춤형 기술 이전이 가능하다.

ETRI는 초보 개발자도 쉽고 빠르게 AI모델 생성 가능한 환경도 구축했다.

ETRI 인공지능연구소 최완 책임연구원은 “글로벌 기업이 독식하고 있는 인공지능 컴퓨팅 인프라 시장을 우리 기술로 대체하고 고난도 딥러닝 기술과 독자적인 인공지능 슈퍼컴퓨팅 시스템을 개발하는데 도움이 되기를 바란다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부의 대규모 딥러닝 고속처리를 위한 HPC 시스템 개발 사업으로 수행됐다.


memory444444@nate.com