AI 반도체는 서버형과 모바일용으로 나뉜다. 서버형 AI 반도체는 구글 아마존 엔비디아 등 글로벌 기업이 연산 능력이 뛰어난 ‘거대 AI’ 개발에 활용하고 있다. 반면 모바일 AI 반도체는 동원할 수 있는 컴퓨팅 능력이 적어 성능이 떨어진다는 평가를 받아왔다.
연구팀은 AI가 보통 채택하는 ‘역전파’ 기반 학습이 아닌, ‘실시간 다중 학습 할당’이라는 새로운 기술을 개발했다. 역전파는 TV 예능프로그램의 단어추정 게임을 생각하면 된다. 한 단어를 보고 어떤 몸짓을 구사해 맞혀보라고 할 때 여러 사람을 거치며 엉뚱한 단어로 바뀔 때가 많은데, 이를 역으로 밟아 맨 처음 단어에 접근하는 것과 비슷하다.
연구팀은 이 밖에도 ‘확률적 반올림’ ‘심층신경망(DNN) 계층별 정밀도 자동 검색’ ‘내재적 순수 난수 생성기’ 등 독창적 기술을 개발했다. 이들 기술을 토대로 저전력·실시간 학습이 가능한 모바일 AI 반도체 ‘HNPU’와 응용시스템을 제작했다. 미국 벨, SK하이닉스의 전신인 현대전자 D램 설계실장 등을 지낸 유 교수는 “AI 지능 수준을 사람에 가깝게 한층 끌어올리는 연구”라고 설명했다.
이번 연구 결과는 지난 12~15일 인천 송도에서 열린 ‘국제인공지능회로 및 시스템학술대회(AICAS) 2022’에서 최우수 논문상을 받았다.
이해성 기자 ihs@hankyung.com
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