[내외통신]여성훈 기자= 최근 인공지능(AI)과 빅 데이터 분야는 딥 러닝 기술이 필수인데, 국내 연구진이 이 딥 러닝 기술에 핵심인 딥 러닝 컴파일러 프레임워크 기술을 개발했다.
딥 러닝 컴파일러 프레임워크는 주어진 딥 러닝 모델의 추론과 학습 성능을 높이는데 핵심인 소프트웨어이다.
서울대학교 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 및 공과대학 컴퓨터공학부 이재진 교수 연구팀은 AI 분야의 핵심 소프트웨어인 딥 러닝 컴파일러 프레임워크를 개발, 기존 최고의 성능을 제공하는 Google 과 NVIDIA의 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크보다 높은 성능을 달성하였음을 발표했다.
딥 러닝 기술은 현실적인 시간 안에 추론과 학습을 하기 위해서 NVIDIA GPU와 같은 고성능 AI 반도체의 지원이 필요하다. 하지만 AI 반도체 제조사가 제공하는 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 크게 의존하여야 한다는 한계점이 있다.
이재진 교수 연구팀이 개발한 딥 러닝 컴파일러 프레임워크는 공개된 GPU 하드웨어 정보만을 사용, 주어진 딥 러닝 모델과 모델을 실행할 GPU에 최적화된 코드를 직접 생성하는 방식으로 고성능을 달성했다.
연구팀이 개발한 기술을 널리 사용되고 있는 여러 개의 딥 러닝 벤치마크 모델(ResNet, BERT 등)에 적용하여 테스트한 결과, Google의 TensorFlow XLA, NVIDIA의 TensorRT, Apache의 TVM과 같은 최첨단 딥 러닝 컴파일러 프레임워크와 성능이 비슷하거나 더 높은 성능을 달성할 수 있음을 보였다.
연구팀은 개발한 기술을 공개 소프트웨어화 할 예정이다.
이 연구에 주된 기여를 한 컴퓨터공학부 정우근 연구원은 “지금까지 기술들은 국외 하드웨어 제조사가 소스 코드를 공개하지 않은 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 크게 의존하여 국내 기술 발전에 한계가 있었다”며“이번 연구를 통해 이미 국외에서 상용화되거나 앞선 기술이라도 다른 독창적인 방법을 사용하여 충분히 더 앞선 기술을 개발할 수 있음을 보였다”고 설명했다.
서울대 이재진 교수는 “본 연구성과는 딥 러닝 분야의 최첨단 핵심 소프트웨어 기술을 국내에서 확보한 고무적인 사례”라며 “현재 국내를 비롯하여 전 세계적으로 AI 반도체 개발 열풍이 불고 있는데, 본 연구성과는 개발된 AI 반도체의 활용과 상용화에 필수적인 기술이다”고 설명했다.
연구 결과는 올해 6월 개최 예정인 프로그래밍 언어 분야 국제 학술대회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서 발표될 예정이다.
1. 인적사항
○ 소 속 : 서울대학교 데이터사이언스대학원 교수
○ E-mail : jaejin@snu.ac.kr
2. 학력
○ 1986 - 1991 서울대학교 물리학 학사
○ 1993 - 1995 Stanford University Computer Science 석사
○ 1995 - 1999 University of Illinois at Urbana-Champaign Computer Science 박사
3. 경력사항
○ 2000 – 2002, Michigan State University, 컴퓨터공학과 조교수
○ 2009 – 2018, 과기정통부 리더연구자지원사업 매니코어 프로그래밍 연구단 단장
○ 2015 – 2016, 국가과학기술심의회, ICT·융합 전문위원회, ICT 소위원회 위원장
○ 2020 – 현재, 서울대학교 데이터사이언스대학원 교수, 학생부원장
4. 기타 정보
○ IEEE Fellow (2019)
○ 미래창조과학부 장관 표창 (2014)
○ 한국공학한림원 선정 2020년 대한민국 산업을 이끌 미래 100대 기술과 주역 (2013)
