딥러닝 학습시간을 획기적으로 줄이는 기술이 국내에서 개발됐다. 이 기술을 활용하면 학습 효율을 최대 4배나 높일 수 있다. 일주일 걸리던 AI 학습을 1~2일에 마칠 수 있게 된다.
한국전자통신연구원(ETRI·원장 김명준)은 딥러닝 분산학습에 최적화된 고속처리기술 개발에 성공했다고 10일 밝혔다.
딥러닝은 다양한 데이터나 모델을 학습하는데 많은 시간이 필요하다. 여러 대 컴퓨터를 활용해 시간을 줄이는 '분산학습' 기술이 추가로 나왔지만 컴퓨터 간 '통신 병목 현상' 탓에 성능이 저하되는 일이 빈번했다.
ETRI는 '메모리 박스'라 불리는 공유기억장치를 개발, 분산학습 시 병목현상을 해소하는데 성공했다. 메모리 박스는 가상 공유 메모리 일종이다. 컴퓨터 간 학습 공유를 돕고 통신량을 줄인다.
ETRI는 이를 활용해 장비 교체 없이 최소 투자로 딥러닝 학습시간을 대폭 줄일 수 있다고 설명했다. 1000가지 종류 이미지 128만장을 분류하는 모델을 1만번 반복 학습하는 실험을 진행한 결과, 7분31초만에 학습을 마쳤다. 기존 방식으로는 16분23초가 걸렸다.
하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW) 형태로 모두 구현할 수 있어 수요자 맞춤형 기술이전도 가능하다. ETRI 연구진은 국내 개발자가 손쉽게 딥러닝 연구를 진행할 AI 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 시각화 인터페이스 '딥러닝 대시보드'도 개발했다.
ETRI는 고속처리기술 관련 논문 14편을 발표했고, 특허 13건을 출원한 상태다. 세계 최대 가전 전시회 IFA 2019에도 출품해 주목을 받았다.
상용화 목표 시점은 내년이다. 현재 두 개 중소기업이 기술을 이전받아 연구소기업 설립을 추진하고 있다.
최완 ETRI AI연구소 박사는 “이를 활용해 글로벌 기업이 독식하는 AI 컴퓨팅 인프라 시장을 대체할 수 있을 것”이라며 “딥러닝 기술과 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템 개발에 도움이 되길 바란다”고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
