일반뉴스 메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발...AI 추천시스템 알고리즘 적용

[헬로티] 막대한 수요가 예상되는 인공지능 기반 추천시스템 가속기 세계시장 선점 기대 KAIST 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. KAIST(총장 신성철)는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 추천 인공지능의 경우 많은 수의 임베딩을 학습하는 과정이 주된 병목을 야기한다. 본 연구에서는 임베딩의 학습과정에서 수행되는 모든 연산을 단일 연산으로 변환 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 그림. 기존 딥러닝 학습 가속기 시스템에 PIM기술을 적용한 가속기 시스템의 모식도 해당 알고리즘은 기존 방식에 비해 메모리 대역폭 사용량을 크게 줄임과 동시에 수행되는 연산을 단일화하여 효율적인 하드웨어 가속기 구현을 가능하게 한다. 해당 알고리즘을 기반으로

• 김진희 기자
• 2020-11-16 16:15