RTX 3090보다 2배 빠르고 지연은 낮춘 AI 반도체 '오토GNN' 개발

KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수팀

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 인공지능(AI)의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 '오토GNN'을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다.

연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하지만 기존 GPU는 복잡한 관계 구조를 정리하는 연산에 한계가 있어 병목 현상이 발생해 왔다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다. 분석해야 할 데이터의 연결 방식에 맞춰 반도체가 스스로 가장 효율적인 구조로 바뀌는 방식이다.

연구팀은 필요한 데이터만 골라내는 UPE 모듈과 이를 빠르게 정리·집계하는 SCR 모듈을 반도체 안에 구현했다. 데이터의 양이나 형태가 바뀌면 이에 맞춰 최적의 모듈 구성이 자동으로 적용돼 어떤 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 했다.

성능 평가 결과 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU(RTX 3090) 대비 2.1배 빠른 처리 속도를 기록했다. 일반 CPU 대비 9배 빠른 성능과 함께 에너지 소모를 3.3배 줄이는 효율성도 보였다.

이번 기술은 추천 시스템이나 금융 사기 탐지처럼 복잡한 관계 분석과 빠른 응답이 필요한 인공지능 서비스에 즉시 적용할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

정 교수는 "이번 연구는 불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다"며 "추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 활용될 것"이라고 말했다.

이번 연구는 호주 시드니에서 열리는 컴퓨터 아키텍처 분야 최우수 국제학술대회 '제32회 IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(HPCA 2026)'에서 전날 발표됐다.

jongseo12@news1.kr

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