• - DGIST 김예성 교수 연구팀, 메모리 기반 연산 구조 개발
  

김예성 DGIST 정보통신융합전공 교수.[DGIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 대구경북과학기술원(DGIST)은 정보통신융합전공 김예성 교수 연구팀이 빅데이터 연산에 있어 기존 연산 방식의 성능과 효율성을 개선시킨 메모리 기반의 연산 구조를 개발했다고 21일 밝혔다. 이번 연구는 기존 컴퓨터 시스템에서 발생하는 계산 병목을 찾아 이를 메모리 기반의 계산방식으로 변경·개선한 것으로, 향후 빅데이터 처리 분야에서 긍정적인 효과를 줄 수 있을 것으로 기대된다.

기존 컴퓨터 시스템은 메모리와 연산 장치(CPU)가 분리돼 있어, 빅데이터를 메모리와 CPU간에 송수신할 때 속도가 느려지는 병목현상이 발생한다. 이러한 기존 송수신 방식을 비지도 군집화 기계 학습 알고리즘이라 하며, 이는 데이터 처리에 있어 연산량 및 데이터 처리량이 기하급수적으로 늘어 연산에 문제점을 갖고 있다. 이와 관련 김예성 교수 연구팀도 빅데이터 처리과정에서의 메모리 대역폭 부족에 따른 병목현상을 발견했다.

연구팀은 부족한 메모리 대역폭 문제를 해결하고자 메모리 기반의 연산 컴퓨터 아키텍쳐를 활용했다. 기존 아날로그 기반 하드웨어는 낮은 집적도로 인해 칩 공간 효율성이 떨어지는 문제가 있는데, 연구팀이 개발한 컴퓨팅 시스템에서는 기존 아날로그 방식을 디지털화시켜 계산하는 새로운 메모리 설계방법을 적용했다.

여기에 초차원(Hyperdimensional) 컴퓨팅 알고리즘도 함께 적용했다. 초차원 컴퓨팅 알고리즘은 뇌의 계산 방식을 모방한 알고리즘으로, 숫자로 구성된 기존 데이터를 패턴화된 수많은 비트열로 재구성해 병렬 고속 연산이 가능하다. 연구팀은 메모리 기반 연산 아키텍쳐와 초차원 컴퓨팅 알고리즘을 통해 기존 대비 59배의 속도 향상과 251배의 향상된 에너지 효율성을 달성할 수 있었다.

사용된 알고리즘 및 하드웨어의 모식도. 원본 데이터를 뇌에서 처리하는 것으로 추정되는 비트열 패턴으로 변환하고 이를 가속하는 과정을 보여준다.[DGIST 제공]

김예성 교수는 “이번 연구를 통해 메모리와 연산장치 간의 병목현상을 제거하고 군집화 알고리즘 처리 성능을 최대 수십 배 가량 향상할 수 있다”며 “향후 빅데이터와 인공지능 분야 등에서의 효율적인 데이터 학습에 혁신을 가져올 수 있는 연구를 지속할 계획”이라고 말했다.

한편 이번 연구는 미국 어바인 캘리포니아 대학교 모센 이마니 교수팀과 샌디에이고 캘리포니아 대학교 타야나 로징 교수팀과의 공동 협력으로 진행됐다.

nbgkoo@heraldcorp.com