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고비용 인프라 없이 AI 학습 가속화 가능
우리 대학 연구진이 고가의 데이터센터급 GPU나 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 자원이 제한된 기업이나 연구자들이 AI 연구를 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU를 활용해, 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서도 AI 모델 학습을 수십에서 수백 배 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
기존에는 AI 모델을 학습하기 위해 개당 수천만 원에 달하는 고성능 서버용 GPU(엔비디아 H100) 여러 대와 이들을 연결하기 위한 400Gbps급 고속 네트워크를 가진 고가 인프라가 필요했다. 하지만 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분의 기업과 연구자들은 비용 문제로 이러한 고가의 인프라를 도입하기 어려웠다.
한동수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 '스텔라트레인(StellaTrain)'이라는 분산 학습 프레임워크를 개발했다. 이 기술은 고성능 H100에 비해 10~20배 저렴한 소비자용 GPU를 활용해, 고속의 전용 네트워크 대신 대역폭이 수백에서 수천 배 낮은 일반 인터넷 환경에서도 효율적인 분산 학습을 가능하게 한다.
기존의 저가 GPU를 사용할 경우, 작은 GPU 메모리와 네트워크 속도 제한으로 인해 대규모 AI 모델 학습 시 속도가 수백 배 느려지는 한계가 있었다. 하지만 연구팀이 개발한 스텔라트레인 기술은 CPU와 GPU를 병렬로 활용해 학습 속도를 높이고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축 및 전송하는 알고리즘을 적용해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU를 이용해 빠른 학습을 가능하게 했다.
특히, 학습을 작업 단계별로 CPU와 GPU가 나누어 병렬적으로 처리할 수 있는 새로운 파이프라인 기술을 도입해 연산 자원의 효율을 극대화했다. 또한, 원거리 분산 환경에서도 GPU 연산 효율을 높이기 위해, AI 모델별 GPU 활용률을 실시간으로 모니터링해 모델이 학습하는 샘플의 개수(배치 크기)를 동적으로 결정하고, 변화하는 네트워크 대역폭에 맞추어 GPU 간의 데이터 전송을 효율화하는 기술을 개발했다.
연구 결과, 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존의 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다.
한동수 교수는 "이번 연구가 대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 큰 기여를 할 것"이라고 밝혔다. “앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술 개발을 계속할 계획이다”라고 말했다.
이번 연구는 우리 대학 임휘준 박사, 예준철 박사과정 학생, UC 어바인의 산기타 압두 조시(Sangeetha Abdu Jyothi) 교수와 공동으로 진행됐으며, 연구 성과는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 ACM SIGCOMM 2024에서 발표됐다.
한편, 한동수 교수 연구팀은 2024년 7월 GPU 메모리 한계를 극복해 소수의 GPU로 거대 언어 모델을 학습하는 새로운 기술도 발표했다. 해당 연구는 최신 거대 언어 모델의 기반이 되는 전문가 혼합형(Mixture of Expert) 모델을 제한된 메모리 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 한다.
이 결과 기존에 32~64개 GPU가 필요한 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 단 4개의 GPU만으로도 학습할 수 있게 됐다. 이를 통해 학습의 필요한 최소 GPU 대수를 8배~16배 낮출 수 있게 됐다. 해당 논문은 KAIST 임휘준 박사와 김예찬 연구원이 참여했으며, 오스트리아 빈에서 열린 AI 분야 최고 권위 학회인 ICML에 발표됐다. 이러한 일련의 연구 결과는 자원이 제한된 환경에서도 대규모 AI 모델 학습이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
해당 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 주관하는 중견연구사업 (RS-2024-00340099), 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보통신·방송 기술개발사업 및 표준개발지원사업 (RS-2024-00418784), 차세대통신클라우드리더십구축사업 (RS-2024-00123456), 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.19 조회수 1275 -
3차원 신개념 스트레쳐블 OLED 개발
우리 연구진이 골프공의 표면처럼 반복적으로 파여 있는 구조를 도입해 실제 닿는 유효 면적을 줄임으로써 면과 면 사이의 점착력을 현저히 줄인다는 아이디어로, 잡아당겨도 성능을 유지하는 신개념 스트레처블 디스플레이를 개발해 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대 문한얼 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 실감소자 연구본부와의 협력을 통해 세계 최고 수준의 높은 초기 발광 면적비와 고신축성을 동시에 갖는 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 10일 밝혔다.
기존의 신축형 디스플레이에서는 성능과 신축성을 동시에 확보하기 위해, 발광하는 부분은 단단한 고립구조(rigid island)에 위치해 신축 시에도 기계적 변형 없이 우수한 성능을 보이도록 하고, 이들을 연결하는 커넥터 부분은 말굽 모양 등의 구부러진 형태로 구성해 신축에 따라 용이하게 변형할 수 있게 한다. 통상적으로 이들 구조는 이차원 평면상에 한정되는데, 이 경우 구부러진 연결 커넥터에 필요한 공간 확보를 위해 전체 면적대비 발광 면적의 비율을 불가피하게 희생해야 하는 한계점이 있다.
공동 연구팀은 2차원 평면에 국한하지 않고 구부림 연결 커넥터가 힌지(경첩)형 회전과 인장을 동시에 활용할 수 있는 3차원 높이 교차 구조를 제안, 잡아당기지 않은 초기 상태에서 85%의 발광 면적비와 40%의 최대 시스템 신축률을 동시에 갖는 OLED 디스플레이 기술을 달성했다.
이와 동등한 수준의 신축형 디스플레이를 2차원에 한정된 구부림 연결 커넥터를 통해 구현할 경우, 약 500% 인장이 가능한 연결 커넥터가 있어야 가능할 정도의 우수한 결과다. 연구팀은 또한, 반복적인 동작과 곡면 변형에서도 안정적으로 성능을 유지하는 결과를 확인했다.
처음 시도되는 개념이다 보니 연구 개발이 처음부터 순조롭지는 않았다. 특히, 초박막 OLED가 신축 변화 시 높이를 변화할 때 극복해야 할 OLED 기판과 신축성 플랫폼 사이의 점착력이 생각보다 커, 팝업돼야 할 초박막 OLED가 설계대로 부양되지 못하고 무질서하게 바닥에 붙는 난관에 부딪혔다.
고민을 거듭하던 유승협 교수와 김수본 박사는, 마치 골프공의 표면처럼 반복적으로 파여 있는 구조를 도입해 실제 닿는 유효 면적을 줄임으로써 면과 면 사이의 점착력을 현저히 줄이는 아이디어를 제시, 실험적으로 구현했고 이를 적용해 설계한 대로 완벽하게 동작하는 신축형 디스플레이를 구현하는 데 성공했다.
유승협 교수는 “높은 발광 면적비 및 우수한 신축률을 동시에 가능하게 하는 신축 유기발광 다이오드 기술의 확보는 신축형 디스플레이 기술의 난제를 해결하는 중요한 열쇠”라고 밝히며, "아이디어 입안에서부터 이의 성공적 구현을 위한 기계적 설계, 산업적 호환성이 큰 소재 및 소자구조의 활용, 반복성이 우수한 안정적 공정 수립에 이르기까지 김수본 박사(개발 당시 박사과정 학생, 24년 2월 박사 졸업)의 체계적이고 집념 어린 연구 수행, 그리고 ETRI와 동아대와의 협력이 큰 역할을 했다”고 말했다.
유승협 교수 연구실의 김수본 박사가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2024년 9월 6일 자 게재됐다.
(논문명: 3D height-alternant island arrays for stretchable OLEDs with high active area ratio and maximum strain, Nature Comm. 15, 7802 (2024). 논문링크: https://www.nature.com/articles/s41467-024-52046-6).
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업(인체부착형 빛 치료 공학연구센터) 및 중견연구자사업, 그리고 한국전자통신연구원 연구운영비지원사업(ICT 소재·부품·장비 자립 및 도전 기술 개발)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.09.10 조회수 951 -
유민수 교수, 아시아大 최초 MICRO 프로그램 위원장 선임
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 2025년 개최 예정인 미국 전기전자공학회(IEEE)/전산공학회(ACM) 마이크로아키텍처 국제 학술대회(MICRO)의 프로그램 위원장(Program Co-Chair)에 선임됐다고 5일 밝혔다. 아시아 대학 교원이 MICRO의 프로그램 위원장으로 선임된 것은 본 학술대회의 57년 역사상 최초다.
올해로 57회째를 맞은 MICRO*는 컴퓨터 아키텍처 분야에서 가장 오랜 역사와 최고의 권위를 가지고 있는 국제 학술대회로, ISCA** , HPCA*** 학술대회와 함께 컴퓨터 아키텍처 분야 3대 국제 학회로 손꼽히고 있다.
* MICRO: IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture
** ISCA: IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture
*** HPCA: IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture
전 세계의 관련 분야 학자와 기업인이 학술대회에 참가하며 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 미만 가량만이 최종 발표 논문으로 선정되는 등 컴퓨터 시스템 분야 최고의 권위를 가진 학술대회로 자리잡았다.
유민수 교수는 2021년 HPCA 학술대회, 2022년 MICRO 학술대회, 2024년 ISCA 학술대회 명예의 전당에 각각 회원으로 추대되었을 정도로 AI를 위한 지능형 반도체, 컴퓨터 시스템 분야 차세대 리더로 주목받는 전문가다.
컴퓨터 아키텍처 분야에 기여한 공로를 인정받아 2025년 제58회 MICRO 학술대회의 프로그램 위원장을 오하이오 주립대학의 라듀 테오도레스큐(Radu Teodorescu) 교수와 함께 맡게 된 유민수 교수는 관련 분야 최고 전문가 300여 명의 프로그램 심사위원단(Program Committee)을 직접 선발하고 대회에 제출될 500여 편의 논문 선정 심사를 주관한다.
유민수 교수는 서강대학교에서 전자공학을 전공했고, KAIST에서 전기전자공학 석사, 미국 텍사스 오스틴 대학에서 컴퓨터공학 박사 학위를 받았다. 엔비디아 리서치(NVIDIA Research)에서 3년간(2014~2017) 근무한 후 2018년부터 KAIST 교수로 재직 중이며, 메타(Meta) AI 방문 연구원으로 근무하기도 했다(2022-2023).
HPCA 최우수논문상(Best Paper Award, 2024), 구글 학술상(Google Research Scholar Award, 2023), 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award, 2020), 그리고 한국과학기술한림원 Y-KAST(학문 성과가 뛰어난 43세 이하 젊은 과학자) 회원(2023)으로 선정됐다.
유 교수는 “학계와 산업계를 선도할 수 있는 최고 수준의 논문만을 선발하는 MICRO 학회의 전통을 유지해 나가면서도 신생 컴퓨터 하드웨어/소프트웨어 분야의 연구도 포괄적으로 반영할 수 있는 프로그램을 만들도록 노력하겠다”고 말했다.
한편, 제57회 IEEE/ACM MICRO는 올해 11월 미국 텍사스 오스틴에서 개최될 예정이다.
2024.09.05 조회수 1649 -
윤인수 교수팀, DARPA ‘AI 사이버 챌린지’ 결승 진출
지난 8월 8일부터 11일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 사이버 보안 분야 최고 학회 중 하나인 데프콘(DEF CON)에서 미국 고등연구계획국(이하 DARPA)의 주도하에 AI 사이버챌린지(AI Cyber Challenge, AIxCC)의 예선 대회가 진행됐다. 이는 AI를 활용한 차세대 해킹 시스템 경연 대회다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구실이 속한 연합팀, 팀 애틀랜타(Team Atlanta)가 국내 대학이 포함된 팀으로서는 유일하게 톱(TOP) 7에 포함돼 내년 8월 개최 예정인 AI 사이버 챌린지 결승 진출팀으로 선정됐다고 21일 밝혔다.
팀 애틀랜타는 KAIST, 삼성 리서치, POSTECH, 조지아 공대의 연합팀으로, 현재 삼성 리서치 상무로 재직 중인 조지아 공대 김태수 교수의 연구실 출신 인원들이 주축이 되어 구성된 팀이다. 팀 이름은 조지아 공대가 있는 미국의 도시, 애틀랜타에서 유래했다.
팀 애틀랜타의 윤인수 교수는 세계적인 화이트 해커 출신 교수로, 세계 최고의 해킹 대회인 ‘DEF CON CTF(Capture the Flag)’에서 두 차례 우승하고 미국 해킹 대회인 ‘Pwn2Own 2020’에서 수상하는 등 뛰어난 성과를 거둔 바 있다. 학술적으로도 윤 교수는 보안 분야의 최우수 학회에 지속적으로 연구를 발표하고 있으며, 국제 학술대회 ‘USENIX Security 2018’, ‘USENIX OSDI 2018’에서 최우수 논문상을 수상하는 등 그 연구의 우수성을 인정받고 있다.
이번에 개최된 AI 사이버챌린지는 각 팀이 개발한 AI 기반의 사이버 추론 시스템(Cyber Reasoning System, 이하 CRS)을 겨루는 대회로, DARPA는 리눅스와 같은 실제 소프트웨어에 과거의 취약점이나 인위적인 취약점을 포함해 문제를 출제했으며, 각 팀의 CRS는 이 소프트웨어를 자동으로 분석해 취약점을 식별하고 패치하는 작업을 수행했다. 이후 DARPA는 취약점 발견 개수 및 다양성, 패치의 정확성 등을 종합적으로 고려해 각 CRS를 평가했다.
전 세계 총 91개 팀이 등록하고 39개 팀이 참여한 이번 예선에서, 팀 애틀랜타는 결승에 진출할 7개 팀 중 하나로 선정됐다. 특히, 팀 애틀랜타의 CRS는 예선 문제로 출제된 유명 소프트웨어인 SQLite3에서 출제자가 의도하지 않은 신규 취약점을 발견하는 성과를 거두기도 했다. 이는 AI가 보안 분야에 가져올 혁신의 가능성을 보여주며, AI 사이버챌린지의 목표와도 부합하는 중요한 성과로 평가된다.
팀 애틀랜타는 이번 결과로 200만 달러의 연구비(한화 약 27억 원)를 지원받게 됐으며, 2025년 8월 데프콘(DEF CON)에서 열리는 결승 대회에 진출해 최종 승부를 가리게 됐다.
최종 톱(TOP) 7에 선정돼 결승 대회에 진출하게 된 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “오랫동안 준비한 대회에서 좋은 결과로 결승에 진출하게 되어 매우 기쁘다. 이번 결과는 KAIST를 비롯한 대한민국의 보안 연구 역량이 세계적으로도 우수한 수준에 도달했음을 보여준다고 생각한다”라며 소감을 전하면서, “앞으로 1년 동안 더 획기적이고 적극적인 방법들을 시도하며 AI와 보안의 접목에 혁신을 이끌어내고 본 대회를 우승 할 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 향후 계획을 밝혔다.
2024.08.21 조회수 1337 -
KAIST-삼성전자, 시스템 반도체 칩 추가 지원 협약 체결
우리 대학이 삼성전자와 ‘130nm BCDMOS 공정 지원' 협약을 23일 오후 체결한다.
삼성전자가 반도체 설계 전문 인재 양성을 위해 지원하는 BCDMOS(복합고전압소자: Bipolar-CMOS-DMOS)*는 고전압과 고속 동작이 필요한 전력 관리 응용 분야에 적합한 공정이다.
이번 협약을 바탕으로 130nm(나노미터) BCDMOS 8인치 공정을 올해 하반기부터 도입해 국내 반도체 전공 석·박사 과정 학생에게 칩 제작 기회를 제공한다.
이를 위해, 우리 대학 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)는 130nm BCDMOS 공정을 위한 설계 전자설계자동화툴(EDA Tool)과 기술 지원 환경을 마련했다.
IDEC은 삼성전자와 협력해 2021년부터 28nm 로직** 공정 칩 제작 기회를 학생들에게 제공하고 있으며, 지난해 28nm FD-SOI***공정 지원도 추가했다.
올해 제공된 28nm 공정에는 30개 대학 160개 팀, 800여 명의 학생이 설계에 참여해 칩을 제작 중이다. 이번 협약으로 추가된 130nm BCDMOS 공정에는 올해 하반기 20개 팀을 시작으로 내년부터 2년간 상하반기 각 20개 팀이 칩 제작에 참여할 수 있게 됐다. 반도체 칩 제작은 대학원생들이 이론으로 설계한 도면을 실제 웨이퍼에 구현하여 실물을 만드는 중요한 과정이다. 실물 칩을 제작하면 설계의 정확성과 효율성을 검증할 수 있지만, 비용이 최소 3천만 원 이상 소요돼 학생들이 외부 지원 없이 칩 제작을 경험하기는 어려운 실정이다.
박인철 IDEC 소장은 “이번 삼성전자의 130nm BCDMOS 공정 지원은 해당 분야를 연구하는 대학에 실질적인 제작 기회를 제공해 연구 성과를 향상하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.
이어, “특히 전력 관리와 고속 통신 분야에서 중요한 역할을 하는 공정으로 혁신적인 기술 개발로 이어질 수 있는 환경이 마련돼, 제작에 참여한 학생은 기술 개발의 경쟁력을 갖춘 전문 설계 인력으로 성장하게 될 것”이라고 덧붙였다.
23일 오후 우리 대학 IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관의 주요 인사들이 참석한다. 협약식과 함께 2024년 하반기 130nm BCDMOS 공정에 참여하는 13개 대학의 19팀을 대상으로 설계설명회도 개최된다.
한편, KAIST IDEC은 1995년에 설립돼 시스템반도체 분야의 전문인력을 양성해왔다. 지난 29년간 삼성전자와 협력해 2천 219개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공해 총 8천 1백여 명의 반도체 전문인력을 배출해 산업계와 학계의 발전을 도모했다.
2021년부터는 산업통상자원부의 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 수행하고 있으며, 2026년까지 정부 자금 170억을 지원받아 전국 대학 석·박사급 학생에게 반도체 칩 설계와 제작 환경을 제공할 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 두 기관은 반도체 전문 인력 양성을 위한 협력을 더욱 강화할 계획이다.
2024.07.24 조회수 1551 -
차세대 새로운 패러다임 동영상 인식기술 개발
챗GPT와 같은 거대 언어 모델의 근간이 되는 트랜스포머로 구축된 기존 비디오 모델보다 8배 낮은 연산량과 4배 낮은 메모리 사용량으로도 높은 정확도를 기록했으며, 추론 속도 또한 기존 트랜스포머 기반 모델 대비 4배의 매우 빠른 속도를 달성한 동영상 인식기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 초고효율 동영상 인식 모델 ‘비디오맘바(VideoMamba)’를 개발했다고 23일 밝혔다.
비디오맘바는 기존 트랜스포머 기반 모델들이 가지고 있는 높은 계산 복잡성을 해결하기 위해 설계된 새로운 동영상 인식 모델이다. 기존의 트랜스포머 기반 모델들은 셀프-어텐션(self-attention)이라는 메커니즘에 의존해 계산 복잡도가 제곱으로 증가하는 문제를 가지고 있었다.
김창익 교수 연구팀의 비디오맘바는 선택적 상태 공간 모델(Selective State Space Model, Selective SSM)* 메커니즘을 활용해 선형 복잡도**로 효율적인 처리가 가능하다. 이를 통해 비디오맘바는 동영상의 시공간적 정보를 효과적으로 포착해 긴 종속성을 가진 동영상 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다.
*선택적 상태 공간 모델(Selective SSM): 입력에 따라 동적으로 매개변수를 조정하여 시퀀스 데이터의 문맥을 더 잘 이해하는 상태 공간 모델
**선형 복잡도:입력 데이터의 크기에 비례하여 계산량이 증가하는 알고리즘 복잡도
김창익 교수 연구팀은 동영상 인식 모델의 효율성을 극대화하기 위해 비디오맘바에 1차원 데이터 처리에 국한된 기존 선택적 상태 공간 메커니즘을 3차원 시공간 데이터 분석이 가능하도록 고도화한 시공간적 전방 및 후방 선택적 상태 공간 모델(spatio-temporal forward and backward SSM)을 도입했다. 이 모델은 순서가 없는 공간 정보와 순차적인 시간 정보를 효과적으로 통합해 인식 성능을 향상한다. 연구팀은 다양한 동영상 인식 벤치마크에서 비디오맘바의 성능을 검증했다.
연구팀이 개발한 비디오맘바는 영상 분석이 필요한 다양한 응용 분야에서 효율적이고 실용적인 솔루션을 제공할 수 있다. 예를 들어, 자율주행에서는 주행 영상을 분석해 도로 상황을 정확하게 파악하고, 보행자와 장애물을 실시간으로 인식해 사고를 예방할 수 있다. 의료 분야에서는 수술 영상을 분석해 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하고 긴급 상황 발생 시 신속히 대처할 수 있다. 스포츠 분야에서는 경기 중 선수들의 움직임과 전술을 분석해 전략을 개선하고, 훈련 중 피로도나 부상 가능성을 실시간으로 감지해 예방할 수 있다.
연구를 주도한 김창익 교수는 “비디오맘바의 빠른 처리 속도와 낮은 메모리 사용량, 그리고 뛰어난 성능은 우리 생활에서의 다양한 동영상 활용 분야에 큰 장점을 제공할 것이다”고 연구의 의의를 설명했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 박진영 석박사통합과정, 김희선 박사과정, 고강욱 박사과정이 공동 제1 저자, 김민범 박사과정이 공동 저자, 그리고 전기및전자공학부 김창익 교수가 교신 저자로 참여했다. 연구 결과는 올해 9월 이탈리아 밀라노에서 열리는 컴퓨터 비전 분야 최우수 국제 학회 중 하나인 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV) 2024’에서 발표될 예정이다. (논문명: VideoMamba: Spatio-Temporal Selective State Space Model)
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2020-0-00153, 기계학습 모델 보안 역기능 취약점 자동 탐지 및 방어 기술 개발)
2024.07.23 조회수 1417 -
“AI 반도체 미래가 밝다” KAIST PIM반도체설계연구센터, AI반도체 전문인력 양성 교육
과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업의 지원을 받고있는 우리 대학 PIM반도체설계연구센터가 AI 반도체 전문인력 양성을 위해 전국 AI 및 반도체 관련 학과 학부생과 대학원생을 대상으로 SK하이닉스와 삼성전자의 PIM* 기반 이론 및 실습 교육을 진행했다. 강의는 6월 20일(목)부터 6월 21일(금)까지 SK하이닉스 교육, 7월 4일(목)부터 7월 5일(금)까지 삼성전자 교육을 각각 KAIST PIM반도체설계연구센터에서 진행했다.
*PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 추가하여 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 처리 속도를 높이면서도 사용 전력을 줄이는 반도체 설계 기술
이번 교육은 SK하이닉스의 AiM*과 삼성전자의 HBM-PIM*을 활용하여 수강생들이 직접 실습할 수 있는 기회를 제공했다. 전국 25개 대학교에서 300명이 넘는 학생들이 접수하여 높은 관심을 받았다.
* AiM(Accelerator-in-Memory): SK하이닉스의 PIM 반도체 제품명, GDDR6-AiM 포함
** HBM-PIM(Processing-in-Memory): 삼성전자의 PIM 반도체 제품명, 세계 최초로 메모리 반도체와 인공지능 프로세서를 결합한 제품
인공지능(AI) 시대에는 거대언어모델 등 방대한 데이터 처리 수요가 급증하면서 PIM 기술 도입의 필요성이 더욱 커지고 있다. 한국 반도체의 먹거리인 메모리 기술의 미래를 열어줄 PIM 연구 활성화를 위해, AI용 메모리 반도체 설계 및 응용 역량을 갖춘 실무 중심의 교육 프로그램을 마련했다.
강의는 ▲SK하이닉스의 'PIM을 사용한 LLM(거대언어모델)* 가속 환경에서의 활용', ▲삼성전자의 ‘AI 가속 환경에서 HBM과 HBM-PIM의 활용’을 주제로 진행했다. 또한 GPT의 등장으로 인한 환경 변화, 인공지능과 LLM에 대한 기본 지식, 챗봇 서비스 작용 원리 등이 다뤄졌다. 수강생들은 SK하이닉스의 AiM과 삼성전자의 HBM-PIM이 장착된 서버 환경에서 하드웨어를 직접 구동하여 실습했다.
* 거대언어모델(LLM, Large Language Model): 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당
PIM 반도체설계연구센터는 PIM 반도체 전문인력 양성을 위한 ‘PIM’ 교육 프로그램을 운영하고 있다. 연구 중심의 PIM 반도체 전문인력을 양성하여 한국 PIM 반도체 산업에 핵심 인력을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 교육 프로그램에 대한 자세한 내용은 PIM반도체설계연구센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.
* PIM 반도체설계연구센터 홈페이지: https://ai-pim.org/
PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 “이번 교육을 통해 산업 현장에서 실제로 어떻게 활용되는지 아는 것이 중요합니다. 특히, AI-PIM 반도체에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 교육 과정을 지속적으로 확대할 계획입니다. 이를 통해 참가자들이 최신 기술 동향을 따라잡고, 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하겠습니다.”라고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 엄소연 수강생은 “논문으로는 이해하기 어려웠던 내용을 실습을 통해 배울 수 있어 의미가 있었다. 특히, 실습 과정에서 얻은 경험과 통찰력은 앞으로 연구와 개발에 큰 도움이 될 것 같다.”라고 소감을 전했다.
수강생들은 질의응답 시간뿐만 아니라 쉬는 시간에도 강사에게 질문을 이어갔다. 미리 관련 논문을 읽고 온 학생들도 있어 PIM 반도체에 대한 열정을 확인할 수 있었다.
2024.07.11 조회수 2139 -
역대급 진청색 페로브스카이트 LED 구현 성공
태양전지, 광검출기, LED 등 다양한 차세대 광전소자에 적용가능한 물질로 주목을 받는 할라이드(할로젠화물) 페로브스카이트는 ‘Rec. 2020’이라는 디스플레이의 색 좌표 기준을 100% 만족할 수 있는 유일한 물질이다. 하지만, 이렇게 우수한 성능에도 진청색 페로브스카이트 LED의 경우에는 현저히 낮은 효율과 낮은 밝기를 보고하고 있었다. KAIST 연구진이 진청색 페로브스카이트 LED에서 보이는 색상 불안정성 문제를 해결함과 동시에, 높은 밝기를 갖는 기술을 선보여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 높은 색순도로 인해 차세대 디스플레이로 주목받는 진청색 페로브스카이트 LED의 구동 전압에 따라 변화하는 색 변화 문제와 낮은 밝기 문제를 획기적으로 해결했다고 10일 밝혔다.
이정용 교수 연구팀은 점차 고색순도를 요구하고 있는 디스플레이 업계의 요구에 따라, 높은 색순도를 갖는 것으로 알려진 페로브스카이트 LED 중 진청색 LED의 고질적인 문제점들을 효과적으로 해결하는 기술을 개발했다.
먼저, 서로 다른 종류의 이온들을 혼합해 만드는 진청색 LED의 경우 구동 전압의 크기에 따라 색이 변화하는 문제점과 상용화에 가장 중요한 지표인 밝기가 낮다는 문제점을 해결해야만 상용화에 조금 더 다가갈 수 있는 상황이었다. 이정용 교수 연구팀은 염화이온 공석 타겟 리간드 전략*을 사용해 이러한 문제점을 획기적으로 해결할 수 있었다. 이를 기반으로 진청색 페로브스카이트 LED의 고질적인 문제점을 해결할 수 있는 인사이트를 제시함으로써 상용화에 한층 더 가까이 갈 수 있을 것으로 기대된다.
*염화이온 공석 타겟 리간드 전략 : 결정구조의 결함(defect)로 여겨지는 1가 양이온 공석(vacancy), 2가 양이온 공석 등 다양한 종류의 공석 중, 염화이온 공석만을 특정하여 이를 효과적으로 제거할 수 있는 sulfonate 리간드 전략을 디자인하여 적용함
연구팀은 색 불안정성을 유발하는 원인인 이온 이동에 의한 상 분리 현상을 일으키는 할라이드 이온 통로*를 표적으로 하여 막을 수 있는 물질을 선택하고 전략적으로 해당 통로를 막음으로써, 이온 이동을 효과적으로 억제했다. 또한, 해당 전략을 적용할 수 있는 물질의 후보군을 선택해, 탄소 사슬의 길이 변화에 따른 성능변화 경향 및 색 안정성 경향도 함께 보여 진청색 페로브스카이트 LED의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 관점을 제시했다.
*할라이드 이온 통로: 할라이드 이온들이 페로브스카이트 격자 내부를 이동할 수 있는 통로 역할을 하는 할라이드 공석(vacancy)을 일컬음
또한 연구팀은 해당 연구를 통해, 지금까지 보고된 진청색 페로브스카이트 LED 성능 중에서 가장 높은 수준의 밝기(2700 nit)를 보고했다. 이를 통해, 햇빛이 강하게 내리비치는 야외 조명환경에서 디스플레이가 잘 보이지 않는 야외시인성 문제를 해결할 수 있는 수준의 높은 밝기를 갖는 진청색 페로브스카이트 LED를 제작해 해당 차세대 페로브스카이트 디스플레이의 상용화를 한층 더 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
제1 저자인 이승재 박사과정생은 "서로 다른 할라이드 이온들을 혼합해 만드는 진청색 페로브스카이트 LED의 고질적인 색 불안정성 문제를 효과적으로 해결한 연구ˮ 이며 "동시에 최근 스마트폰에서 요구하는 최대 밝기인 2,000 니트(nit) 이상의 높은 밝기를 갖는 우수한 진청색 페로브스카이트 LED를 제작해, 이미 높은 수준을 보이는 녹색과 적색 LED와의 격차를 한층 더 줄임으로써 RGB 디스플레이에 적용할 수 있는 가능성을 열었다.ˮ 라고 말했다.
전기및전자공학부 이승재 박사과정, 김준호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스(Science)’의 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’2024년 5월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : Brightening deep-blue perovskite light-emitting diodes: A path to Rec. 2020)
한편 이번 연구는 한국연구재단 (NRF)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.10 조회수 1610 -
위성시스템기술 전문 대학원 과정 신설을 위한 MOU 체결
우리 대학이 위성시스템기술 전문대학원 과정(GST)을 신설하기 위해 베트남 하노이 과학기술대학(Hanoi University of Science and Technology, 이하 HUST) 및 대전시 소재 위성시스템 및 서비스 특화 기업들과 8일 오후 대전 본원에서 양해각서를 체결했다. 우리 대학에 신설될 위성시스템기술 전문대학원 과정은 한국-베트남 대학 간의 연구 및 교육 협력을 바탕으로 위성시스템 및 데이터를 활용한 해양 모니터링, 기후 변화 대응 등 다양한 분야의 전문성 제고를 목표로 설립된다. 양교 전기및전자공학부가 교육과정 구성, 학생 교류 등 구체적인 협력을 추진하기 위해 긴밀하게 협력할 예정이다.
또한, 우리 대학이 공동 연구에 참여하고 있는 항우연 주관의 위성활용기술을 발판 삼아 국내 위성기술 전문기업과 베트남 대학을 연계해 미래 위성시스템 및 서비스 기술 분야의 산학 협력을 도모할 계획이다.
이를 위해, 우리 대학 · HUST · ㈜I-OPS(대표 김영욱) · ㈜한컴인스페이스(대표 최명진) 등 4자가 참여하는 '위성시스템 기술 전문대학원 프로그램 신설 지원 양해각서'도 이날 함께 체결됐다.
뉴스페이스 시대를 맞아 우주·위성기술의 메카가 되어가는 대전 지역의 위성기술 특화 전문기업인 ㈜I-OPS와 ㈜한컴인스페이스는 기술협력 및 HUST 우수 인력 양성을 지원하는 역할을 맡는다. 나아가 HUST와 공동으로 베트남 위성 통신 기업인 비엣텔(Viettel) 항공우주연구소와 베트남항공교통관리공사(VATM_ 등과 위성기술 및 응용서비스 협력도 추진된다.
다각도로 이루어지는 이번 협력은 한국과 베트남이 학술 및 산업 간의 글로벌 위성 교육 네트워크를 구축하는 발판이 되어 양국 우주산업을 견인하고 글로벌 경쟁력을 향상시킬 것으로 전망되고 있다.
윤찬현 전기및전자공학부 교수는 "위성시스템의 핵심 기술인 위성 온보드 컴퓨팅, 센싱, 통신 및 신호처리 등 KAIST 전기및전자공학부가 각 핵심 기술별로 축적해 놓은 이론 및 심화 전공, 융·복합적인 교육과 연구개발 능력을 바탕으로 HUST와 협력해 양교의 위성기술 발전을 이끌어 나갈 것"이라고 포부를 밝혔다. 윤 교수는 이어 "이번 협력은 참여 기업의 차세대 위성시스템 개발·운영 역량을 끌어올려 국내 위성 산업의 글로벌 비즈니스 경쟁력을 확보하는 계기가 될 것"이라고 덧붙였다.
2024.07.08 조회수 1196 -
엔비디아를 긴장시킬 고용량·고성능 GPU 개발
최근 대규모 AI 서비스 제공 최전선에 있는 빅테크들은 더 좋은 성능을 사용자들에게 제공하기 위해 경쟁적으로 모델 및 데이터의 크기를 증가시키는 추세이며, 최신 대규모 언어모델은 학습을 위해 수에서 수십 테라바이트(TB, 10^12 바이트)의 메모리를 요구한다. 국내 연구진이 현재 AI 가속기 시장을 독점하고 있는 엔비디아(NVIDIA)에 맞설 수 있는 차세대 인터페이스 기술이 활성화된 고용량·고성능 AI 가속기를 개발했다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 차세대 인터페이스 기술인 CXL(Compute Express Link)이 활성화된 고용량 GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.
최신 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB, 10^9 바이트)에 불과해 단일 GPU만으로는 모델을 추론·학습하는 것이 불가능하다. 대규모 AI 모델이 요구하는 메모리 용량을 제공하기 위해 업계에서는 일반적으로 GPU 여러 대를 연결하는 방식을 채택하지만, 이 방법은 최신 GPU의 높은 가격으로 인해 총소유비용(TCO·Total Cost of Ownership)을 과도하게 높이는 문제를 일으킨다.
이에 차세대 연결 기술인 CXL(Compute Express Link)을 활용해 대용량 메모리를 GPU 장치에 직접 연결하는‘CXL-GPU*’구조 기술이 다양한 산업계에서 활발히 검토되고 있다. 하지만 CXL-GPU의 고용량 특징만으로는 실제 AI 서비스에 활용되기 어렵다. 대규모 AI 서비스는 빠른 추론·학습 성능을 요구하기 때문에, GPU에 직접적으로 연결된 메모리 확장 장치로의 메모리 읽기/성능이 기존 GPU의 로컬 메모리에 준하는 성능이 보장될 때 비로소 실제 서비스에 활용될 수 있다.
*CXL-GPU: CXL을 통해 연결된 메모리 확장 장치들의 메모리 공간을 GPU 메모리 공간에 통합시킴으로써 고용량을 지원한다. 통합된 메모리 공간 관리에 필요한 동작들은 CXL 컨트롤러가 자동으로 처리해주므로, GPU는 기존에 로컬 메모리에 접근하던 방식과 동일한 방식으로 확장된 메모리 공간에 접근할 수 있다. 기존 메모리 용량을 늘리기 위해 고가의 GPU를 추가 구매하던 방식과 달리, CXL-GPU는 GPU에 메모리 자원만 선택적으로 추가할 수 있어 시스템 구축 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.
우리 연구진은 CXL-GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능이 저하되는 원인을 분석해 이를 개선하는 기술을 개발했다. 메모리 확장 장치가 메모리 쓰기 타이밍을 스스로 결정할 수 있는 기술을 개발하여 GPU 장치가 메모리 확장 장치에 메모리 쓰기를 요청하면서 동시에 GPU 로컬 메모리에도 쓰기를 수행하도록 설계했다. 즉, 메모리 확장 장치가 내부 작업을 수행 상태에 따라 작업을 하도록 하여, GPU는 메모리 쓰기 작업의 완료 여부가 확인될 때까지 기다릴 필요가 없어 쓰기 성능 저하 문제를 해결할 수 있도록 했다.
또한 연구진은 메모리 확장 장치가 사전에 메모리 읽기를 수행할 수 있도록 GPU 장치 측에서 미리 힌트를 주는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 메모리 확장 장치가 메모리 읽기를 더 빨리 시작하게 되어, GPU 장치가 실제 데이터를 필요로 할 때는 캐시(작지만 빠른 임시 데이터 저장공간)에서 데이터를 읽어 더욱 빠른 메모리 읽기 성능을 달성할 수 있다.
이번 연구는 반도체 팹리스 스타트업인 파네시아(Panmnesia)*의 초고속 CXL 컨트롤러와 CXL-GPU 프로토타입을 활용해 진행됐다. 연구팀은 파네시아의 CXL-GPU 프로토타입을 활용한 기술 실효성 검증을 통해 기존 GPU 메모리 확장 기술보다 2.36배 빠르게 AI 서비스를 실행할 수 있음을 확인했다. 해당 연구는 오는 7월 산타클라라 USENIX 연합 학회와 핫스토리지의 연구 발표장에서 결과를 선보인다.
*파네시아는 업계 최초로 CXL 메모리 관리 동작에 소요되는 왕복 지연시간을 두 자리 나노초(nanosecond, 10^9분의 1초) 이하로 줄인 순수 국내기술의 자체 CXL 컨트롤러를 보유하고 있다. 이는 전세계 최신 CXL 컨트롤러등 대비 3배 이상 빠른 속도다. 파네시아는 고속 CXL 컨트롤러를 활용해 여러 개의 메모리 확장 장치를 GPU에 바로 연결함으로써 단일 GPU가 테라바이트 수준의 대규모 메모리 공간을 형성할 수 있도록 했다.
전기및전자공학부 정명수 교수는 “CXL-GPU의 시장 개화 시기를 가속해 대규모 AI 서비스를 운영하는 빅테크 기업의 메모리 확장 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여할 수 있을 것”이라 말했다.
2024.07.08 조회수 2247 -
김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05 조회수 1442 -
김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02 조회수 1828