국내 연구진이 인공지능(AI) 학습방식인 `심층 강화학습`(DRL)을 모바일 기기에서 처리할 수 있도록 하는 반도체 칩을 개발하는데 성공했다.
과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 AI 반도체 기술 `옴니DRL`(omniDRL)을 개발했다고 16일 밝혔다.
심층 강화학습은 구글 딥마인드가 개발한 바둑 인공지능(AI) 프로그램 `알파고`에 적용된 AI 학습방식이다. AI가 환경에 적응하며 스스로 학습할 수 있도록 한다. 데이터와 정답 쌍을 제공해 AI를 학습시키는 지도학습 방법과 달리 심층 강화학습은 AI가 결과를 내도록 하고 그 결과에 피드백을 제공한다.
심층 강화학습은 대규모 데이터를 처리해야 해 대용량 메모리를 가진 고성능 컴퓨터 여러 개를 병렬해야만 구현할 수 있었다. 연산 능력이 제한적인 스마트폰 등 모바일 기기에서는 심층 강화학습을 구현하기 어려웠다.
이에 연구진은 신개념 반도체(PIM)를 사용해 모바일 기기에서도 사용할 수 있는 심층 강화학습 가속기 반도체 칩을 개발했다.
연구진은 정수 단위 연산만 할 수 있던 기존 PIM 반도체와 달리 이번 반도체 기술에 세계 최초로 부동 소수점 기반 연산을 도입했다고 설명했다.
기존 반도체보다 압축률을 최대 41.5%P(포인트) 늘리는 등 압축률을 높여 데이터 이동 속도를 증가시켰다고 전했다.
반드시 압축된 데이터를 해제해야만 연산할 수 있던 기존 반도체와 달리 이번 반도체 칩은 압축상태의 데이터도 연산할 수 있다. 이로써 연산 속도는 높이고 전력 소모를 줄였다고 연구진은 설명했다.
연구진은 "이번 연구에서는 기존 반도체보다 데이터 이동속도가 2배 이상 늘어 자율주행 로봇이나 게임 등에 사용할 수 있을 것"이라고 설명했다.
또 "학습 에너지 효율은 2.4배 늘어 적은 전력 소모로도 고성능 심층 강화학습이 가능해질 것"이라고 연구진은 덧붙였다.
유 교수는 "이번 연구는 한 개의 반도체가 압축된 상태를 유지하면서 추론과 학습을 하고, 소수점 연산을 했다는 점에서 의미가 있다"며 "향후 지능형 로봇 조종과 자율주행 드론, 게임 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
이번 연구결과는 지난 6월 14∼19일 열린 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 `IEEE VLSL 기술 및 회로에 대한 심포지엄`에서 발표됐으며, 200여편 발표 논문 중 우수작인 하이라이트 논문으로도 선정됐다.
(사진=연합뉴스)
한국경제TV 디지털뉴스부 김현경 기자
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