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  • 휴대폰 단말기가 신경망 학습…개인별 AI로 진화한다

    • 매일경제 로고

    • 2020-04-06

    • 조회 : 117

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    [아이뉴스24 최상국 기자] 휴대폰 단말기가 인공지능을 활용하는 수준을 넘어 스스로 학습하고 진화하는 단계로 발전하고 있다.

     

    KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 이미지 합성을 위한 인공지능 알고리듬인 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 휴대폰 단말기 수준에서도 처리할 수 있는 저전력 인공지능(AI) 반도체를 개발했다고 6일 발표했다.

     

    연구팀이 개발한 인공지능 반도체(GANPU)는 600mW의 적은 전력으로 GAN 알고리듬을 실행할 수 있는 GAN 전용 칩이다. 딥페이크 같은 이미지 합성, 변환, 복원용으로 주로 사용하는 GAN 알고리듬은 다중-심층 신경망 학습을 위해 다수의 GPU를 가진 고성능 서버에서 처리해 왔다. 이를 휴대폰 같은 모바일 단말기에서도 처리할 수 있도록 저전력화한 것이다.

     

    유회준 교수는 "1W의 전력으로 135TF(테라플롭스)의 연산을 수행할 수 있는 수준이며, 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 뛰어난 에너지효율"이라고 설명했다.

     

    모바일 기기에서도 GAN학습이 가능한 칩이 개발되면 휴대폰 사용자마다 서로 다르게 진화한 인공지능을 사용할 수 있게 된다. 또한 각 단말기 별로 학습된 알고리듬이 서로 연동된다면 거대한 신경망이 구축될 수도 있다.

     

    유회준 교수는 "GAN학습이 단말기 수준에서 이루어지면 개인 별로 맞춤형으로 진화한 신경망을 사용할 수 있다. 인공지능을 활용하면서도 프라이버시 보호가 필요한 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

     

    KAIST가 개발한 GANPU 칩을 활용해 얼굴 이미지 수정 시스템을 시연한 모습. 헤어 스타일을 인공지능으로 자연스럽게 바꿔주는 응용프로그램에 적용.[KAIST]

    생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성?재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용되는 딥러닝 알고리듬이다. 한 딥러닝 네트워크는 '생성자'로 진짜와 구별이 어려운 가짜를 만들어 내고, 다른 한 딥러닝 네트워크는 '감별자'로 생성자가 만든 데이터가 진짜인지 가짜인지를 판별하면서 두 네트워크가 서로 경쟁하며 학습해 최종적으로 진짜와 구별하기 힘든 가짜 데이터를 자동으로 만들어낸다. 딥 페이크 같은 기술이 가장 유명하다.

     

    하지만 GAN은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 별도의 최적화된 가속이 필요하며 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 따라서 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 기기에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.

     

    KAIST 연구팀이 개발한 GANPU는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 GAN을 처리할 수 있도록 저전력 칩으로 만든 것이다. 연구팀은 모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하는 장치를 위해 ▲적응형 워크로드 할당 ▲입출력 희소성 활용 극대화 ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측 등의 핵심 기술을 개발 적용했다고 설명했다.

     

    연구팀은 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술도 개발했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발해 GANPU 활용의 예시로 시연했다.

     

    유회준 교수는 “이번 연구는 하나의 칩에서 추론만이 아니라 학습까지 모두 가능해 여러 개의 딥러닝 네트워크를 동시에 지원하는 인공지능 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”라며, “모바일 기기에서의 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 이미지 복원 등 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것"으로 기대했다.

     

    강상훈 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)

     

    강상훈 연구원(왼쪽에서 네번째)등 유회준 교수 연구팀 사진 [KAIST 제공]
    /최상국 기자 skchoi@inews24.com


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