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국내 연구진이 메모리 반도체에 인공지능(AI) 연산 기능을 추가한 ‘프로세싱 인 메모리(PIM)’ 기술 기반 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했음. 정부가 ‘AI 종합 반도체 강국’을 목표로 대거 투자하고 있는 가운데 이번 성과는 PIM 기술 상용화 가능성을 보여준 첫 사례로 주목받고 있음.

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 PIM 기술을 기반으로 한 AI 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다고 16일 밝혔음.

AI 기반 추천시스템 알고리즘은 구글과 페이스북, 유튜브, 아마존 등 글로벌 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고 등을 제작하는 데 핵심적인 AI 기술임. 페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데 사용되고 있음.

유 교수 연구팀이 개발한 것은 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 PIM 기술 기반의 지능형 반도체 시스템임. AI 반도체 분야 선두기업인 엔비디아의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 AI 가속 시스템에 비해 연산 속도가 최대 21배 빠른 것으로 나타났음.

유 교수는 ‘페이스북 패컬티 리서치 어워드’를 수상하며 탁월한 연구성과를 인정받고 있음. 올해 아시아에서 페이스북 패컬티 리서치 어워드를 수상한 사람은 유 교수가 유일함.

유 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스오스틴주립대에서 박사 학위를 받고 2014년 엔비디아 본사에 입사했음. 엔비디아에서 AI 컴퓨팅 시스템 연구를 주도했으며 2018년 KAIST 전기및전자공학부 교수로 부임했음.

삼성미래기술육성재단이 지원한 이번 연구는 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제학술대회(HPCA)에서 내년 2월 발표될 에정임.

유민수 교수는 “추천 AI 가속을 위한 컴퓨팅 시스템 수요 및 시장성은 더욱 증가할 것으로 예상된다”며 “국내 연구진의 PIM 기술 역량 강화 및 시장성 확인을 통해 기술 상용화 가능성에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했음.