과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 구글 딥마인드 ‘알파고’에서 활용됐던 심층강화학습(DRL)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능(AI) 반도체 기술을 개발했다고 전했다.

이번 연구는 DRL 적용의 문턱을 낮춰 스마트폰, 드론 등에서도 DRL 알고리즘을 활용한 AI 적용이 가능성을 열었다는 의미가 있다. 

DRL 알고리즘은 정답이 주어지지 않은 상황에서 여러 개의 신경망을 동시에 사용해 최적의 답을 빠르게 찾는 이점이 있지만, 복잡하게 얽혀있는 신경망이 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 높은 컴퓨팅 리소스가 요구되는 제약이 존재했다. 

즉 DRL 알고리즘은 대용량 메모리를 가진 다수 고성능 컴퓨터의 병렬 활용이 필요하며, 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능한 한계를 가졌다. 일례로 알파고의 경우, CPU 1,202개와 176개의 GPU가 사용됐다. 

이번 연구는 전력효율이 높은 고성능 인공지능(AI) 반도체로 모바일 기기에서 DRL 알고리즘을 활용의 길을 열었다는 점에서 주목된다.

연구진이 개발한 AI 반도체 기술인 ‘옴니DRL(OmniDRL)’은 전력효율이 기존 반도체보다 2.4배 높으면서도 우수한 성능을 내 모바일 기기에서 심층 강화학습을 지원한다. 

핵심은 PIM(Processing-In-Memory) 기술의 개선에 있다. 기존 PIM 반도체는 정수 연산만 가능했지만 유회준 교수 연구팀은 부동 소수점 기반 연산이 가능하도록 해 추론과 학습이 모두 가능하도록 개선한 것이다. 또 데이터 압축률을 높이고, 압축 상태에서의 연산도 지원하게 했다.

실제로 인간형 로봇 적응 보행 시스템에 개발한 옴니DRL을 적용한 결과, 7배 이상 빠른 속도로 적응 보행을 수행했다.

유회준 KAIST 교수는 “이번 연구는 1개의 반도체에서 심층 신경망을 높은 압축을 유지한 상태로 추론과 학습을 가능하게 해 불가능이라 여겨졌던 소수점 연산이 가능한 AI 반도체 기술을 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “지능형 로봇 조종, 자율주행 드론, 게임 등 다양한 분야에 응용이 가능할 것으로 기대된다”고 말했다..

이번 연구는 과기정통부 ‘혁신성장 연계 지능형반도체 선도기술 개발’ 사업의 지원을 받아 수행된 것으로, 지난 6월 개최된 ‘IEEE VLSI 심포지엄’에서 하이라이트 논문으로 선정되는 등 큰 주목을 받았다.

과기정통부 송경희 인공지능기반정책관은 “이번 연구는 반도체 분야의 새로운 패러다임인 인공지능 반도체 분야에서 국내의 연구결과를 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.

이어 “1조원 규모의 AI 반도체 연구개발을 지속 지원하는 한편, 내년부터 4,000억원 규모의 PIM 반도체 기술 개발 사업을 본격적으로 추진하는 등 투자를 지속 확대해 나갈 계획이다”라고 밝혔다.