테크노트 KAIST, 엔비디아 GPU보다 7배 빠른 '홀리스틱 GNN' 개발

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 신

• 조상록 기자
• 2022-01-11 13:07