KAIST가 그래프 기계학습 추론의 그래프처리, 그래프 샘플링 그리고 신경망 가속을 스토리지/SSD 장치 근처에서 수행하는 기술을 개발했다. 명칭은 '전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술(이하 홀리스틱 GNN)'이다.
KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA)를 동반한 새로운 형태의 계산형 스토리지/SSD 시스템에 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어와 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어를 시제작했다.
이는 이상적 상황에서 최신 고성능 엔비디아 GPU를 이용한 기계학습 가속 컴퓨팅 대비 7배의 속도 향상과 33배의 에너지 절약을 가져올 수 있다.
그래프 자료구조가 적용된 새로운 기계학습 모델은 기존 신경망 기반 기계학습 기법들과 달리, 데이터 사이의 연관 관계를 표현할 수 있어 페이스북, 구글, 링크드인, 우버 등의 SNS 서비스부터, 내비게이션, 신약 개발 등 광범위한 분야와 응용에서 사용된다.
예를 들면 그래프 구조로 저장된 사용자 네트워크를 분석하는 경우 일반적인 기계학습으로는 불가능했던 현실적인 상품 및 아이템 추천, 사람이 추론한 것 같은 친구 추천 등이 가능하다.
이러한 신흥 그래프 기반 신경망 기계학습은 그간 GPU와 같은 일반 기계학습의 가속 시스템을 재이용해 연산 되어왔는데, 이는 그래프 데이터를 스토리지로부터 메모리로 적재하고 샘플링하는 등의 데이터 전처리 과정에서 심각한 성능 병목현상과 함께 장치 메모리 부족 현상으로 실제 시스템 적용에 한계를 보여 왔다.
이번에 개발된 홀리스틱 GNN 기술은 그래프 데이터 자체가 저장된 스토리지 근처에서 사용자 요청에 따른 추론의 모든 과정을 직접 가속한다.
구체적으로는 프로그래밍 가능한 반도체를 스토리지 근처에 배치한 새로운 계산형 스토리지 구조를 활용해 대규모 그래프 데이터의 이동을 제거하고 데이터 근처에서 그래프처리 및 그래프 샘플링 등을 가속해 그래프 기계학습 전처리 과정에서의 병목현상을 해결했다.
연구팀은 홀리스틱 GNN 기술의 실효성을 검증하기 위해 계산형 스토리지의 프로토타입을 자체 제작한 후, 그 위에 개발된 그래프 기계학습용 하드웨어 RTL(저항과 트랜지스터로 구성한 컴퓨터에 사용되는 회로)과 소프트웨어 프레임워크를 구현해 탑재했다.
그래프 기계학습 추론 성능을 제작된 계산형 스토리지 가속기 프로토타입과 최신 고성능 엔비디아 GPU 가속 시스템(RTX 3090)에서 평가한 결과, 홀리스틱 GNN 기술이 이상적인 상황에서 기존 엔비디아 GPU를 이용해 그래프 기계학습을 가속하는 시스템의 경우에 비해 평균 7배 빠르고 33배 에너지를 감소시킴을 확인했다.
특히, 그래프 규모가 점차 커질수록 전처리 병목현상 완화 효과가 증가해 기존 GPU 대비 최대 201배 향상된 속도와 453배 에너지를 감소할 수 있었다.
정명수 교수는 "기존 고성능 가속 시스템을 대체해 초대형 추천시스템, 교통 예측 시스템, 신약 개발 등의 광범위한 실제 응용에 적용될 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
헬로티 조상록 기자 |
