국내 연구진이 초대형 인공지능(AI) 학습의 메모리 부족 문제를 해결할 획기적인 기술을 개발했습니다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 8일, 그래픽 처리장치(GPU)의 메모리 한계와 데이터 전송 병목 현상을 극복하는 메모리 기술인 ‘옴니익스텐드’를 성공적으로 구현했다고 밝혔습니다.
초대형 AI 모델이 발전함에 따라 필요한 메모리 용량이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 상황에서 데이터 처리를 원활하게 하지 못하면 학습 속도가 느려지거나 성능이 저하되는 문제가 발생합니다. ETRI의 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 혁신적인 메모리 관리 기술을 도입하여, AI 학습의 효율성을 크게 향상시켰습니다.
‘옴니익스텐드’ 기술은 기존의 메모리 사용 방식을 혁신적으로 변경하여, GPU의 메모리 용량을 최대한 활용하고 데이터 흐름을 원활하게 조절할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 대규모 데이터 처리에서의 병목 현상을 최소화함으로써, 연구자들이 더욱 복잡한 AI 모델을 다룰 수 있도록 도와줍니다.
이러한 발전은 AI 연구 및 산업 전반에 걸쳐 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 초대형 AI 모델의 학습 속도와 성능이 개선됨에 따라, 다양한 분야에서 AI 응용 프로그램이 더욱 진화할 수 있는 가능성이 열리게 됩니다. ETRI의 이번 성과는 앞으로의 AI 연구와 혁신에 중요한 기초가 될 것입니다.