▲ OmniDRL 반도체 칩  © 블록체인월드

모바일 기기에서도 알파고 수준의 심층 강화학습 알고리즘을 처리할 수 있는 인공지능 반도체 기술이 개발됐다.

과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 심층 강화학습을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 인공지능 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

이번 연구는 지난 6월14일부터 19일까지 개최된 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE VLSI 기술 및 회로에 대한 심포지엄’에서 200여 편의 발표 논문 중 우수 논문인 하이라이트 논문으로 선정됐다.

심층 강화학습은 정답이 주어지지 않은 상황에서 최적의 답을 빠르게 찾기 위해 여러개의 신경망을 동시에 사용하는 점이 특징이다.

이 때문에 신경망이 복잡하게 얽혀있고, 대규모 데이터를 처리해야 해 기존에는 대용량 메모리를 가진 다수의 고성능 컴퓨터를 병렬 활용해야 구현할 수 있었다. 연산 능력과 메모리가 제한적인 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능했다.

연구팀은 모바일 기기 등에서도 심층 강화학습이 가능하도록 전력효율이 2.4배 높은 인공지능 반도체 기술인 ‘OmniDRL’을 개발했다.

△심층 신경망 데이터(가중치)에 대한 압축률 증가(연산에 불필요하거나 중복된 데이터 개수 감소), △데이터 압축 상태로 연산(기존 반도체는 압축 해제 필요), △연산(프로세서)·저장(메모리) 기능이 통합된  SRAM(Static RAM) 기반의 PIM(Processing-In-Memory) 반도체 기술을 사용했다.

▲ 인간형 로봇 적응 보행 시스템  © 블록체인월드

아울러 ‘OmniDRL’을 ‘인간형 로봇 적응 보행 시스템’에 적용한 결과, 7배 이상 빠른 속도로 적응 보행이 가능했다.

특히, 기존 PIM 반도체는 정수 단위만 연산이 가능했지만, 연구팀은 이번 연구를 통해 세계 최초로 소수점 기반 연산이 가능한 기술을 개발했다.

유회준 교수는 “이번 연구는 한 개의 반도체에서 심층 신경망을 높은 압축을 유지한 상태로 추론 및 학습을 가능하게 하였으며, 특히, 불가능이라 여겨졌던 소수점 연산이 가능한 인공지능 반도체 기술을 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후 지능형 로봇 조종, 자율주행 드론, 게임 등 다양한 분야에 응용이 가능할 것으로 기대된다.”고 설명했다.

송경희 과기정통부 인공지능기반정책관은 “이번 연구는 인공지능 반도체 분야에서 국내의 연구결과를 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다”면서, 과기부는 앞으로 지난해 착수한 1조원 규모의 인공지능 반도체 연구개발을 지속 지원하는 한편, 내년부터 4,000억원 규모의 PIM 반도체 기술 개발 사업을 본격적으로 추진하는 등 인공지능 반도체 분야에 대한 투자를 지속 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.