구글이 인공지능(AI) 성능을 좌우해온 `메모리 병목`을 뚫기 위해 제시한 차세대 알고리즘 `터보퀀트`가 메모리 반도체 시장에 충격을 주고 있습니다. <br /> <br />이 기술이 공개되자 시장은 즉각 반응했는데, 실제 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 기업 주가는 단기 충격을 받기도 했습니다. <br /> <br />터보퀀트 연구에 참여한 한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 27일 KAIST를 통해 "AI가 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산하는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망"이라고 밝혔습니다. <br /> <br />터보퀀트는 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능을 유지하는 차세대 양자화 알고리즘입니다. <br /> <br />AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤 벡터 간 유사도를 계산해 작동합니다. <br /> <br />이 과정에서 고정밀 데이터가 필요해 막대한 메모리 자원이 필요한데, 터보퀀트는 이를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 양자화 기술을 활용했습니다. <br /> <br />소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로 핵심 정보를 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담은 크게 줄이면서도 정확도 저하는 거의 없는 것으로 나타났습니다. <br /> <br />터보퀀트는 우선 1단계에서 입력 데이터를 무작위로 회전시킨 뒤 각 요소를 개별 양자화해 데이터 내 극단값을 줄여 압축 효율을 높입니다. <br /> <br />이 방식은 한 교수가 기존에 참여한 `폴라퀀트` 연구에서도 활용됐습니다. <br /> <br />이어 2단계에서는 1단계 오차를 다시 한번 양자화해 데이터를 -1, 1 값으로만 표현하는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법으로 연산 효율을 극대화합니다. <br /> <br />한 교수는 이번 기술이 반도체 메모리 시장에 중장기 활력을 불어넣을 것으로 기대했습니다. <br /> <br />단기적으로 동일 AI 모델 구동에 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화하는 것으로 보이지만 AI 대중화의 기폭제가 될 수 있다는 설명입니다. <br /> <br />한 교수는 "이번 연구는 AI 메모리 사용량 증가 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다"며 "대규모 AI 모델을 더욱 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 말했습니다. <br /> <br />반도체 전문가들도 터보퀀트가 반도체 시장을 키우게 될 것이라며, 한국 메모리 반도체도 시장 재편 과정에서 위기와 기회를 동시에 마주하게 될 것으로 보고 있습니다. <br /> <br /> <br />오디오ㅣ... (중략)<br /><br />▶ 기사 원문 : https://www.ytn.co.kr/_ln/0134_202603281827020300<br />▶ 제보 안내 : http://goo.gl/gEvsAL, 모바일앱, social@ytn.co.kr, #2424<br /><br />▣ YTN 데일리모션 채널 구독 : http://goo.gl/oXJWJs<br /><br />[ 한국 뉴스 채널 와이티엔 / Korea News Channel YTN ]
