연구
< (왼쪽부터) KAIST 오성룡 박사과정, 김윤성 박사과정, 김원웅 박사과정, 이유빈 박사과정, 정지용 석사과정 (동그라미 사진 왼쪽부터) 전산학부 박종세 교수, 조지아텍 다비야 마하잔 교수, 스웨덴 웁살라 대학 박창현 교수 >
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 커지면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 새로운 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 우리 대학 ·국제연구진이 거대언어모델(LLM)의 추론 속도는 4배 높이면서 전력 소비는 2.2배 줄인 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 하이브리드 구조 기반의 AI 반도체 핵심 두뇌 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학은 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다.
현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 LLM은 모든 단어를 동시에 보는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 두뇌 구조를 기반으로 작동한다. 이에 따라, AI 모델이 커지고 처리 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 급증해, 속도 저하와 에너지 소모가 주요 문제로 지적돼 왔다.
이런 트랜스포머 문제점을 보완하기 위해 최근 제시된 순차형 기억형 두뇌인 ‘맘바(Mamba)’ 구조는 시간의 흐름에 따라 정보를 처리하는 방식을 도입해 효율을 높였지만, 여전히 메모리 병목 현상(memory bottleneck)과 전력 소모 한계가 남아 있었다.
박종세 교수 연구팀은 트랜스포머와 맘바의 장점을 결합한 ‘트랜스포머–맘바 하이브리드 모델’의 성능을 극대화하기 위해, 연산을 메모리 내부에서 직접 수행하는 새로운 반도체 구조 ‘PIMBA’를 설계했다.
기존 GPU 기반 시스템은 데이터를 메모리 밖으로 옮겨 연산을 수행하지만, PIMBA는 데이터를 옮기지 않고 저장장치 내부에서 바로 계산을 수행한다. 이로써 데이터 이동 시간을 최소화하고 전력 소모를 크게 줄일 수 있다.
< 포스트-트랜스포머 모델 분석 및 문제해결형 가속 시스템 제안 >
그 결과, 실제 실험에서 PIMBA는 기존 GPU 시스템 대비 처리 성능이 최대 4.1배 향상되었고, 에너지 소비는 평균 2.2배 감소하는 성과를 보였다.
연구 성과는 오는 10월 20일 서울에서 열리는 세계적 컴퓨터 구조 학술대회 ‘제58회 국제 마이크로아키텍처 심포지엄(MICRO 2025)’에서 발표될 예정이며, 앞서 ‘제31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 금상을 수상해 우수성을 인정받았다.
※논문명: Pimba: A Processing-in-Memory Acceleration for Post-Transformer Large Language Model Serving, DOI: 10.1145/3725843.3756121
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원 지원사업, 그리고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ICT R&D 프로그램의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아 수행되었으며, EDA 툴은 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받았다.
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인물 김갑진 교수,‘제 6회 현우 KAIST 학술상’수상
우리 대학은 물리학과 김갑진 교수가 양자역학 분야에서의 탁월한 연구 성과를 인정받아 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는‘제6회 현우 KAIST 학술상’ 수상자로 선정됐다고 12일 밝혔다. 김갑진 교수는 양자컴퓨터를 만드는 새로운 방법을 제시한 연구 성과로 이번 학술상을 받았다. 기존 양자컴퓨터는 초전도체나 이온, 빛과 같은 복잡한 방식에 주로 의존해 왔으며, 극저온 환경이 필요해 비용과 기술적 부담이 크다는 한계가 있었다. 김 교수는 이러한 한계를 넘어, 자석처럼 우리가 비교적 쉽게 접할 수 있는 자기 성질을 가진 ‘자성 물질’을 활용해 양자컴퓨터를 구현할 수 있다는 가능성을 제시했다는 점에서 주목을 받았다. 김 교수는 자석 물질 내부의 스핀 움직임(마그논)과 빛 신호를 하나의 칩에서 결합한 ‘광자–마그논 하이브리드 칩’을 개발했다. 이를 통해 자성체 내에서 여러 양자 신호가 동시에 작동하고 서로
2026-02-12 -
인물 ‘올해의 KAIST인상’에 물리학과 이경진 교수 선정
우리 대학은 개교 55주년을 맞아 ‘올해의 KAIST인상’ 수상자로 이경진 물리학과 교수를 선정했다고 12일 밝혔다. ‘올해의 KAIST인상’은 탁월한 학술 및 연구 성과를 통해 국내외에서 KAIST의 발전과 위상 제고에 기여한 구성원에게 수여하는 상으로, 2001년 제정됐다. 제25회 수상자로 선정된 이경진 물리학과 교수는 30여 년간 당연하게 여겨져 온 스핀 전달 이론의 기존 가정을 뒤집고, ‘양자 스핀펌핑(Quantum Spin Pumping)’ 현상을 세계 최초로 규명한 공로를 인정받았다. 기존 이론이 스핀을 단순한 고전적 물리량으로 취급해 온 것과 달리, 이 교수는 실제 물질 속 스핀 역시 전자처럼 본질적인 양자적 성질을 지닌다는 점에 주목했다. 이를 검증하기 위해 이 교수는 스핀의 크기가 특정 조건에서 갑자기 변하는 독특한 성질을 지닌 철-로듐(FeRh) 자성 물질을 연구 대상으로 선택했다. 이 물
2026-02-12 -
연구 ‘사포’로 반도체를 깎았더니...AI 반도체 가공 새 길 열다
스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다. 우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다. 사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반
2026-02-11 -
연구 화학 원리 이해한 AI 등장...신약·신소재 개발 속도 높인다
스마트폰 배터리가 얼마나 오래 가는지, 난치병을 치료할 신약이 나올 수 있을지는 모두 재료 물질을 구성하는 원자들이 얼마나 안정적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 수많은 원자를 어떻게 배치해야 가장 안정적인 분자가 되는지를 찾는 과정이 ‘분자 설계’의 핵심 과정인데, 그동안은 거대한 산에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것처럼 어려워 막대한 시간과 비용이 필요했다. 우리 대학 연구진이 인공지능으로 이 과정을 빠르고 정확하게 해결하는 신기술을 개발했다. 우리 대학은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 ‘리만 확산 모델(R-DM)’을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 모델의 가장 큰 특징은 분자의 ‘에너지’를 직접 고려한다는 점이다. 기존 인공지능이 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지를 고려하여 구조를 스
2026-02-10 -
인물 이상엽 특훈교수, 호주 퀸즐랜드대 AIBN 중개연구상 수상
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수(연구부총장)가 호주 브리즈번에 위치한 퀸즈랜드대학교(University of Queensland, UQ) 산하 호주생명공학나노기술연구소(Australian Institute of Bioengineering and Nanotechnology, AIBN)로부터 2월 3일(현지시간) 중개연구상인 AIBN 메달(AIBN Translational Research Award)을 수상했다고 9일 밝혔다. AIBN 메달은 생명공학 분야에서 연구 성과를 산업과 사회적 가치로 확장한 중개연구 성과를 인정해 수여되는 상으로, 흔히 ‘연구를 연구로 끝내지 않은 성과’를 평가하는 상으로 불린다. 논문 수나 인용도보다 산업 적용성, 기술 확산, 국제 협력, 사회적 영향력을 중시하며, 합성생물학·대사공학·바이오제조 분야의 세계적 연구 허브인 AIBN이 수여하는 글로벌 중개연구 분야의 상징적 상이다. 이번 시상은 퀸즈
2026-02-09