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[IT뉴스]비싼 엔비디아칩·고속망 없이도 학습 효율 100배 ↑…AI 신기술 등장
온카뱅크관리자
조회:
8
2024-09-19 09:14:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zs2M58DxV4"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="qZnk9aYc2f" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 개발한 스텔라트레인 프레임워크 모식도. GPU 활용률을 극대화하고 학습 시간을 단축하기 위해 CPU 기반 그래디언트를 최적화하는 한편 네트워크 상황에 따라 학습 내용의 크기를 실시간으로 조절하는 동적 최적화 기술을 적용했다. /사진=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/19/moneytoday/20240919091433386jnpc.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="uF8J3xsd96" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/19/moneytoday/20240919091433386jnpc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀이 개발한 스텔라트레인 프레임워크 모식도. GPU 활용률을 극대화하고 학습 시간을 단축하기 위해 CPU 기반 그래디언트를 최적화하는 한편 네트워크 상황에 따라 학습 내용의 크기를 실시간으로 조절하는 동적 최적화 기술을 적용했다. /사진=KAIST </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="B9OWnlqyBV" dmcf-ptype="general">고가의 GPU(그래픽 처리 장치)나 고속 네트워크 없이도 AI(인공지능) 모델을 학습시킬 수 있는 기술이 국내에서 나왔다.</p> <p dmcf-pid="bpAOPDtsB2" dmcf-ptype="general">KAIST(카이스트)는 한동수 전기및전자공학부 교수가 이끄는 연구팀이 미국 UC어바인대 연구팀과 함께 제한된 네트워크 환경에서도 AI 모델 학습 능력을 100배 이상 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="Kc7fybaV99" dmcf-ptype="general">AI 모델 학습을 위해선 엔비디아 H100 등 값비싼 고성능 서버용 GPU와 이들을 연결하기 위한 400Gbps(초당 기가비트)급 고속 네트워크를 갖춘 고가 인프라가 필요하다. 비용 문제는 IT 분야 중소기업 및 대학연구팀이 연구 인프라를 구축하는 데 가장 큰 걸림돌이라고 알려졌다. </p> <p dmcf-pid="98SZNW2X9K" dmcf-ptype="general">한 교수 연구팀은 분산 학습 프레임워크 '스텔라트레인(StellaTrain)'을 개발했다. 엔비디아 H100의 20분의 1 가격 수준인 소비자용 GPU로 일반 인터넷 환경에서도 효율적으로 AI 학습이 가능하다.</p> <p dmcf-pid="2n1zO0e7bb" dmcf-ptype="general">저가 GPU를 사용할 때 AI 학습 속도가 느려지는 이유는 GPU의 메모리가 작고 네트워크 속도에 제한이 있기 때문이다. 연구팀은 CPU(중앙처리장치)와 GPU를 병렬로 활용해 학습 속도를 높였다. CPU와 GPU가 학습 내용을 작업 단계별로 나눠 병렬적으로 처리할 수 있도록 한 것. 또 GPU 간 데이터 전송량을 주변 네트워크 환경에 맞춰 유동적으로 줄이거나 늘릴 수 있도록 했다. 그 결과 고속 네트워크 없이도 여러 대 저가 GPU를 통한 빠른 학습이 가능해졌다.</p> <p dmcf-pid="VjU2vqo9VB" dmcf-ptype="general">연구팀이 스텔라트레인 기술을 적용한 결과, 기존 학습 방법에 비해 최대 104배까지 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다.</p> <p dmcf-pid="fRG0D5P3qq" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 한 교수는 "이번 연구는 대규모 AI 모델 학습에 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 크게 기여할 것"이라며 "앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술을 계속 개발하겠다"고 밝혔다.</p> <p dmcf-pid="45LE2NGkVz" dmcf-ptype="general">이번 연구는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 'ACM SIGCOMM 2024'에서 발표됐다. 과학기술정보통신부 중견연구사업과 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신·방송기술개발사업 및 표준개발지원사업, 차세대통신클라우드리더십구축사업, 삼성전자의 지원을 받았다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="8c7fybaVK7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="한동수 KAIST 전기및전자공학부 교수 /사진=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202409/19/moneytoday/20240919091434652iggk.jpg" data-org-width="329" dmcf-mid="7fCGovbYK8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202409/19/moneytoday/20240919091434652iggk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 한동수 KAIST 전기및전자공학부 교수 /사진=KAIST </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="6XicKgWA9u" dmcf-ptype="general"><br>박건희 기자 wissen@mt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지</p>
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