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엔비디아보다 2.1배 빠르다...KAIST, '오토GNN' AI 반도체 기술 개발
KAIST 오토GNN(AI 생성이미지, KAIST 제공)엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르며 지연은 줄이고, 전력 소모까지 낮춘 인공지능(AI) 반도체 기술이 개발됐다. 대규모 데이터를 다루는 지능형 서비스의 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다.한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 정명수 전기 및 전자공학부 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 AI 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 '오토GNN'을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다.연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 AI 추론 이전 단계인 그래프 전처리 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하지만, 기존 그래픽처리장치(GPU)는 복잡한 관계 구조를 정리하는 연산에 한계가 있어 병목 현상이 발생해 왔다.이를 해결하기 위해 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다. 분석해야 할 데이터 연
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