최신뉴스 카이스트, 칩 하나로 CNN과 RNN 동시 처리 가능한 인공지능 반도체 개발

국내 연구진이 딥러닝을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능 반도체를 개발했다. 한국과학기술원(이하 카이스트) 유회준 교수 연구팀은 팹리스 반도체 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 등의 기술을 적용해 이 기술을 개발하게 됐다. 이 연구는 지난 2월 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표되며 많은 주목을 받기도 했다. 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적이다. 에너지 효율을 높이기 위한 인공지능 반도체 개발이 NVIDIA, Google을 포함한 기업과, Stanford, MIT등의 학계에서도 이루어지고 있으나, 통합된 코어 구조를 갖는 동시에 완전 가변 가능한 인공신경망을 지원하는 반도체 칩은 개발되지 못했다. 연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional NeuralNetwork)과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는

• 2018-04-04 10:50