5월 과학기술인상, 서울대 김재준 교수 선정

- 인공지능 모델 경량화 및 경량화 모형 전용 반도체 가속기(칩) 설계

- 저전력 인공지능 기반기술로 인공지능 시장의 안정적인 성장 뒷받침

수상자 김재준 교수. (자료제공: 과기정통부)

과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 ‘과기정통부’)와 한국연구재단(이사장 홍원화, 이하 ‘연구재단’)은 이달의 과학기술인상 5월 수상자로 서울대학교 전기·정보공학부 김재준 교수를 선정했다고 5월 1일 밝혔다.

‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정하여 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하며, 과기정통부 과학기술진흥기금/복권기금의 재원으로 운용된다.

과기정통부와 연구재단은 김재준 교수가 인공지능(AI) 모형을 경량화하고, 경량화된 모형을 효율적으로 연산하는 반도체 가속기(반도체 가속기 : 범용 계산이 아닌 특정 응용의 연산에 최적화된 반도체 칩)를 개발해 다양한 환경에서 저전력으로 활용 가능한 인공지능 기반기술을 제시한 공로가 크다고 밝혔다. 

최근에는 대규모 언어모델(LLM) 기반의 챗GPT 등 다양한 인공지능 모형이 산업과 일상생활 전반에 빠르게 확산되면서 막대한 컴퓨팅 자원을 사용하고 있는데, 이에 따른 급격한 전력 사용 증가가 사회문제로 대두되고 있다.

이런 배경에서 인공지능 모형의 효율을 높이기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 인공지능 모형 크기를 압축하는 소프트웨어(S/W) 중심의 경량화 기술과 경량화된 모형을 효율적으로 연산하는 하드웨어(H/W) 중심의 반도체 가속기 기술이 주목받고 있다. 다만, 기존에는 소프트웨어와 하드웨어 연구가 독립적으로 진행되어 많은 경우 경량화된 모형을 실제 하드웨어에 적용할 때 연산 속도 저하 등의 한계가 있었다.

김재준 교수는 이 둘을 통합적으로 연구하여 문제 해결의 돌파구를 찾았다. 김 교수는 하드웨어의 특성을 고려한 새로운 경량화 기법을 개발하는 동시에 경량화된 모형을 효율적으로 지원하는 전용 반도체 가속기(칩)을 개발하였다.

김 교수가 창출한 연구성과는 가변적인 비트 정밀도(가변적인 비트 정밀도 : 연산의 정확도 요구 수준이나 계산 자원의 한계에 맞춰 컴퓨터 연산에 사용하는 비트의 숫자를 조절하는 방법)를 갖는 인공지능 경량화 모형을 하나의 가속기 회로로 지원하는 새로운 방식의 설계 방법이다. 각각의 정밀도를 지원하는 회로들을 독립적으로 구현하는 기존 설계 방식 대신 전체 연산순서를 바꾸는 방법을 새롭게 적용하여, 이전보다 간단한 연산기 구조를 사용하면서도 가변 정밀도를 효율적으로 지원할 수 있게 되었다.

또한, 김 교수는 연산의 정확도를 위해서는 면적과 전력 소모가 큰 부동소수점(부동소수점(floating point) : 소수점 위치를 고정하지 않아 넓은 범위의 수 표현이 가능) 연산기를 사용해야 한다는 통념을 깨고 면적과 전력 부담이 적은 정수형 연산기를 사용해도 동일한 수준의 정확도를 달성할 수 있음을 증명하였다. 앞으로 인공지능 반도체 가속기 관련 후속 연구들에 중요한 방향성이 될 것으로 기대된다.

가변정밀도 지원 경량화 인공지능 반도체 연구성과는 2022년 6월 반도체회로설계 국제학술지 ‘JSSC(Journal of Solid-State Circuits)’에 게재됐고, 저전력 인공지능 반도체 관련 성과는 2023년 5월 표현학습국제학회(ICLR)에서 발표됐다. 

김재준 교수는 “앞으로도 소비전력을 최소화할 수 있는 저전력 집적 회로 설계 연구에 매진하여 인공지능의 지속 가능한 발전에 기여하고 싶다”며 “이번 연구성과가 전력 소모가 중요한 모바일 환경에서도 인공지능 연산을 가능하게 하는 핵심 원천 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

[Ceramic Korea (세라믹뉴스)=이광호 ]

<자세한 내용은 6월 1일 발행하는 세라믹코리아 2025년 6월호를 참조바랍니다. 정기구독하시면 지난호보기에서 PDF 전체를 열람하실 수 있습니다.>