우리 학부 유민수 교수님 연구실에서 ‘인공지능(AI)기반 추천 기술’을 가속화하는 시스템 개발에 성공하여 언론에 보도되었습니다.
이는 AI 기반 추천 알고리즘을 6배에서 최대 17배까지 가속화하는 시스템에 해당합니다.
AI 추천서비스란 흔히 구글이나 네이버 등 포탈 사이트에서 확인할 수 있는 광고 추천 등을 의미합니다. 이는 딥러닝 시스템을 기반으로 하여, AI기술을 통해서 사용자의 검색 기록 등을 활용하여 개개인에 맞는 정보를 추천하여 제공하는 서비스를 의미합니다. 해당 서비스의 핵심은 바로 “알고리즘의 수행 시간”입니다. 이는 실시간 정보를 기반으로 하기에, 얼마나 결과를 재빠르게 도출하느냐가 해당 서비스의 질을 결정합니다. 또한, 이는 나아가 사용자의 만족도 및 기업의 이윤 창출과도 직접적인 연관을 보인다고 할 수 있습니다.
유민수 교수님 연구팀은 ‘메모리를 중심으로 한 AI 가속기 컴퓨팅시스템’을 고안하여 수행시간을 효과적으로 줄일 수 있는 방안을 고안해냈습니다. 바로 흔히 말하는 ‘메모리 병목현상’을 개선한 것입니다. 연구팀에서 제안한 시스템은 메모리 근처에 AI 가속기를 두는 ‘Processing in Memory(PI614M) 기술입니다. 이는 데이터 전송량 및 메로리 엑세스 횟수를 효과적으로 줄였다는 점에서 주목할 만 합니다.
이번에 개발된 기술은 다양한 분야에 활용될 수 있어, 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 유민수 교수님께서는 이번에 개발한 기술을 통해서 국내 기업과 협업하여 대한민국이 AI 가속기 시장의 주도권을 따낼 수 있도록 노력하겠다는 입장을 밝혔습니다.
이번 연구성과는 2019년 컴퓨터 시스템 구조 분야에서 발표된 수백편의 논문들 중에서 가장 임팩트 있는 연구 결과 26편에 수여된 2019 IEEE Micro Top Picks — Honorable Mention 리스트에 등재되는 등 그 연구의 우수성을 세계적으로 인정받았습니다.
한편 이번 연구는 유민수 교수님 연구팀이 삼성전자 미래기술 육성재단으로부터 지원을 받아 수행되었습니다.
[관련 링크]
전자신문 보도: http://www.etnews.com/20200110000091?mc=em_005_0001
관련 주제논문: https://arxiv.org/pdf/1908.03072.pdf
