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[IT뉴스]AI 메모리 병목 뚫었다…KAIST 참여 ‘터보퀀트’ “최대 6배 압축”

온카뱅크관리자

2026-03-27 15:37:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KAIST·구글·딥마인드·뉴욕대 공동연구, 정확도 효율 극대화<br>- 고용량 중심 AI 반도체 경쟁, 고효율 중심으로 전환점 제시</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fMvbwgB3XW">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="19d766b7f736974ed5e22337334ca4325c0e977858ee8c67d843e48a2f27fa6b" dmcf-pid="4RTKrab05y" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한인수 KAIST 전기및전자공학부 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327153403599oukq.jpg" data-org-width="1182" dmcf-mid="VwRI2UOc5Y" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/ned/20260327153403599oukq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한인수 KAIST 전기및전자공학부 교수.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9d8d2a251b5134fcec09ddf68ae0f4e9249ba85e0c0d874343ff9b99c67f1038" dmcf-pid="8ey9mNKpGT" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다.</p>
          <p contents-hash="63d00175ce30142706a4719f380b7f30baadef8b8a40df0eebcba859e1f7680e" dmcf-pid="6dW2sj9UXv" dmcf-ptype="general">KAIST가 참여한 국제 공동연구진이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다.</p>
          <p contents-hash="6e035ce1c330f0813b506ebd832d419ede05a581084cbcf6cb78d7081273541f" dmcf-pid="PJYVOA2uHS" dmcf-ptype="general">KAIST는 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치, 딥마인드, 뉴욕대 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="e347b7ee3908e8954d39f6eee346d16b9c437b007e1bd6c86ba436508c85fc04" dmcf-pid="QiGfIcV7Zl" dmcf-ptype="general">AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.</p>
          <p contents-hash="49a6f03a470473ba486fe0eb0899ec96a88d00a7786cab2d4466f8c8c00368ac" dmcf-pid="xnH4Ckfzth" dmcf-ptype="general">터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.</p>
          <p contents-hash="2d3a8703b0646b03281aa822a0e01e712b01237ab916e3e2ca45cf70048b72a0" dmcf-pid="y5dhf7CEYC" dmcf-ptype="general">이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.</p>
          <p contents-hash="3419206735498affd46edac15a52e53ffcf5f9987fdd5176e134568e751c7666" dmcf-pid="WWPrBFwa5I" dmcf-ptype="general">터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트’에서도 활용된 바 있다.</p>
          <p contents-hash="9b2b02150564440c0d409cf789f923b1ed50fda108382516bd9b7b28856addca" dmcf-pid="YYQmb3rN1O" dmcf-ptype="general">이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="890d761f981af1869195985da83acb61909caeaf455808a58aa84c3e4530a1bb" dmcf-pid="GGxsK0mj1s" dmcf-ptype="general">이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 ‘AI 대중화의 기폭제’로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.</p>
          <p contents-hash="30d0e09f83bf1ede82b2295d5c511b8b2f3125626f898d966caa1373a956df5b" dmcf-pid="HHMO9psA1m" dmcf-ptype="general">한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며 “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="f6a33fcf8152095c4caa6c175805d15ec68de242674e16f248a52fad0036c76c" dmcf-pid="XXRI2UOc5r" dmcf-ptype="general">이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.</p>
         </section> 
        </div> 
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