서울대 김재준 교수, 저전력 AI 가속기 기술로 이달의 과학기술인상 수상

AI 모델 경량화, 전용 반도체 가속기 동시 개발로 기술 한계 극복

가변 정밀도 지원 회로 설계로 모바일 등 저전력 환경에 기여

ⓒ과학기술정보통신부.

과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 5월 수상자로 김재준 서울대학교 전기·정보공학부 교수를 선정했다고 30일 밝혔다.

과기정통부와 연구재단은 김재준 교수가 인공지능(AI) 모델을 경량화하고, 경량화된 모델을 효율적으로 연산하는 반도체 가속기를 개발해 다양한 환경에서 저전력으로 활용 가능한 AI 기반기술을 제시한 공로가 크다고 설명했다.

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

이런 배경에서 AI 모델의 효율을 높이기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. AI 모델 크기를 압축하는 소프트웨어(S/W) 중심의 경량화 기술과 경량화된 모델을 효율적으로 연산하는 하드웨어(H/W) 중심의 반도체 가속기 기술이 주목받고 있다.

다만, 기존에는 S/W와 H/W 연구가 독립적 으로 진행돼 많은 경우 경량화된 모델을 실제 H/W에 적용할 때 연산 속도 저하 등의 한계가 있었다.

김재준 교수는 이 둘을 통합적으로 연구해 문제 해결의 돌파구를 찾았다. 김 교수는 H/W의 특성을 고려한 새로운 경량화 기법을 개발하는 동시에 경량화된 모델을 효율적으로 지원하는 전용 반도체 가속기(칩)을 개발했다.

김 교수가 창출한 연구성과는 가변적인 비트 정밀도를 갖는 AI 경량화 모델을 하나의 가속기 회로로 지원하는 새로운 방식의 설계 방법이다. 각각의 정밀도를 지원하는 회로들을 독립적으로 구현하는 기존 설계 방식 대신 전체 연산순서를 바꾸는 방법을 새롭게 적용해, 이전보다 간단한 연산기 구조를 사용하면서도 가변 정밀도를 효율적으로 지원할 수 있게 됐다.

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

‘이달의 과학기술인상’은 우수한 연구개발 성과로 과학기술 발전에 공헌한 연구개발자를 매월 1명씩 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 수여하며, 과기정통부 과학기술진흥기금/복권기금의 재원으로 운용된다.