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[IT뉴스]메모리 과부하 줄이는 구글 '터보퀀트', 오히려 메모리 기업에 이득 가져올 것

온카뱅크관리자

2026-03-28 12:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Za1UpSiPGI">
          <p contents-hash="b4fb6b2a51c5147a6e7a76e4a74d115132d4e1c21629e6cd9ae8948c8adb5d8a" dmcf-pid="5zArwe0HXO" dmcf-ptype="general">구글이 거대언어모델(LLM)의 메모리 사용량을 극히 줄여주는 기술인 '터보퀀트'를 소개한 가운데, 이 기술의 잠재력에 많은 이들의 관심이 쏠리고 있다. 기술 발전을 반기는 한편, 이에 따른 경제적 여파도 가늠하고 있다.</p>
          <p contents-hash="410229ac09dfbd9df8d7e645b3827ad6aeb58610abf0de330ca2a50416befcdc" dmcf-pid="1qcmrdpXts" dmcf-ptype="general">구글은 이 기술로 인공지능(AI) 모델 메모리 사용량을 기존 대비 6분의 1로 줄일 수 있다고 밝혔다. 이와 관련, 한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수는 터보퀀트가 실제로 AI 모델의 고질적인 병목 현상, 메모리 과부하를 해결할 수 있는 기반이 된다고 설명했다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="00f615543311b2315039006ea02f66e5028f44c5e2d439f823507eb072da026c" dmcf-pid="tBksmJUZtm" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/28/etimesi/20260328120303061bdgp.jpg" data-org-width="387" dmcf-mid="X4tuUvnQ5C" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/28/etimesi/20260328120303061bdgp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e0ca79af0e0702db41a9186042d22441b98124623cf5a62b8170970aa0b1cef0" dmcf-pid="FbEOsiu5Gr" dmcf-ptype="general">한 교수는 지난 2024년, 실제로 터보퀀트의 핵심 알고리즘인 '양자화 존슨-린덴스트라우스 변환(QJL) 기술' 연구에 참여한 연구진이며, 지금도 구글 방문연구자 신분이다.</p>
          <p contents-hash="3227a8e6edc3e2155f96acdeabace8a09457da1e711ffcdb023d7c565fbf0783" dmcf-pid="3KDIOn71Hw" dmcf-ptype="general">한 교수에 따르면 QJL은 '양자화 기술'이다. 고비트의 정보를 더 적은 비트로 압축해 계산 부담, 필요 자원을 줄이는 최적화 기법이다. 한 교수는 “QJL을 통해 16비트나 32, 64비트 등 고비트로 표현되는 데이터를 1비트로 근사화한다”며 “이로써 필요한 '메모리 비용'을 매우 극단적으로 줄일 수 있다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="6d94c8cf3830078ba8e678c9587b307b89e6f98e16542bac4cad2c2f2bc42392" dmcf-pid="09wCILzt1D" dmcf-ptype="general">이 과정에서 기존 정보가 훼손된다면 그 의미가 퇴색되는데, 한 교수는 “그런 일은 없다”고 단언했다.</p>
          <p contents-hash="de1c7ca4c3eee7e0e5dfba05a69ce74bc3b0278bcf6e1775eed03204c0f3bdc0" dmcf-pid="p2rhCoqFXE" dmcf-ptype="general">AI 모델은 이미지의 특징이나 단어 의미를 벡터로 이해하며 이 벡터는 데이터의 여러 특성(문맥·의미·특징)을 공간상 위치로 정의하는데, QJL로 정보를 근사화 해도 벡터와 벡터 사이 상관관계는 보존한다는 것이 한 교수의 설명이다.</p>
          <p contents-hash="dce00b7d9cb7d5e6c5d34fc3af99de48c91ac0fa5fcad49f7437795d1f74568e" dmcf-pid="UVmlhgB3Yk" dmcf-ptype="general">그는 “이런 QJL 기술이 터보퀀트의 핵심 요소로 작용하며 AI 모델의 메모리 사용량 최소화에 기여한다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ae0393093f0b1f7878105de566e92df8ff90f6f9bdd0219eeb3cbf575a940cd8" dmcf-pid="uGxiJbvmHc" dmcf-ptype="general">터보퀀트의 등장은 향후 메모리 시장에 적잖은 파장을 불러일으킬 것으로 보인다. 먼저 AI 모델 활용 시 메모리 과부하를 줄이는 만큼, 메모리 반도체의 필요량이 줄어들 수 있다는 얘기가 나온다.</p>
          <p contents-hash="05a8cb470297f6bf156ac80d6356bc82548a4d55eec4b880ff231384420ebea7" dmcf-pid="7HMniKTsHA" dmcf-ptype="general">다만 한 교수는 오히려 반대의 상황이 올 것이라고 전망했다. 사회 전반의 AI 모델 활용을 촉진하고 영역을 확장해, 전체 메모리 사용량이 늘어날 수 있다는 주장이다.</p>
          <p contents-hash="eb4721abcc8094f1ee95e023bce9c5922b62f5653ba482b8acdb5cbf6afad70a" dmcf-pid="zXRLn9yO5j" dmcf-ptype="general">한 교수는 “터보퀀트 기술을 통해 같은 양의 메모리로도 더 좋은 효율을 낼 수 있는 기반이 열리게 되는데, 이는 AI 모델의 기능을 강화하고 나아가 전체 메모리 반도체 시장의 활성화를 가져올 것”이라며 “단기간에는 현 메모리 시장의 위축을 우려할 수 있지만, 장기적으로는 상황이 반전돼 메모리 제조사에 이득이 될 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="442c48453aac20e3849fdc62f0b5f894f8e2e1b71a6d5b87b511f8166a9b5101" dmcf-pid="qZeoL2WIHN" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
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