국내 연구진이 인공지능(AI) 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 실행할 수 있는 저전력·고효율 AI반도체를 개발했다.

카이스트(KAIST)가 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 실사에 가까운 이미지를 렌더링할 수 있는 인공지능(AI) 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 실행할 수 있는 저전력 AI반도체 ‘메타브레인(MetaVRain)’을 개발했다고 7일 밝혔다.

유회준 교수 연구팀이 개발한 이 AI반도체는 GPU로 구동되는 기존 레이 트레이싱 (ray-tracing) 기반 3D 렌더링을 새로 제작된 AI반도체 상에서 인공지능 기반 3차원으로 구현할 수 있다. 

이를 활용하면 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없고 메모리 또한 180배 이상 줄일 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

특히 블렌더(Blender) 등의 복잡한 소프트웨어(SW)를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집·디자인을 간단한 AI 학습만으로 대체하면서 일반인도 손쉽게 편집할 수 있는 장점이 있다.

유 교수팀은 3D 렌더링을 구현할 때 발생하는 비효율적인 연산을 발견하고 이를 줄이기 위해 사람의 시각적 인식 방식을 결합한 새로운 구조의 반도체를 개발했다. 

사람은 사물을 기억할 때 대략적인 윤곽에서 시작해 점점 그 형태를 구체화하는 과정과 바로 직전에 보았던 물체라면 이를 토대로 현재의 물체가 어떻게 생겼는지 바로 추측하는 인지능을 지니고 있다.

이와 같은 인지 과정을 모방한 이 반도체는 저해상도 복셀을 통해 미리 사물의 대략적인 형태를 파악하고, 과거 렌더링했던 결과를 토대로 현재 렌더링에서 필요한 연산량을 최소화하는 연산 방식이 적용됐다.

연구팀은 “이번에 개발한 메타브레인은 사람의 시각적 인식 과정을 모방한 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 최첨단 CMOS 칩을 함께 개발하면서 세계 최고의 성능을 달성했다”고 전했다.

AI 기반 3D 렌더링 기술에 최적화된 메타브레인은 최대 100FPS 이상의 렌더링 속도를 달성했다. 이는 기존 GPU보다 911배 빠른 속도다. 한 개의 영상화면 처리 당 소모에너지를 나타내는 에너지효율도 GPU 대비 26,400배 높였다.

이번 연구를 주도한 유회준 교수는 “현재 3D 그래픽스는 사람이 사물을 어떻게 보고 있는지가 아니라, 사물이 어떻게 생겼는지를 묘사하는데 집중하고 있다”며 “이번 연구는 AI가 사람의 공간 인지 능력을 모방해 사람이 사물을 인식하고 표현하는 방법을 차용하면서 효율적인 3D 그래픽스를 가능하게 한 연구”라고 의의를 밝혔다.

한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난달 18일부터 22일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.