[충청뉴스 이성현 기자] 인공지능(AI) 성능을 제한해 온 ‘메모리 부족 문제’가 새로운 기술로 해결될 가능성이 열렸다.
한국과학기술원(KAIST)이 참여한 국제 공동연구팀이 메모리 사용량을 최대 6배 줄이면서 성능을 유지하는 새 알고리즘을 개발했다.
27일 KAIST에 따르면 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글리서치, 딥마인드 등 글로벌 공동연구팀은 AI 모델의 메모리 부담을 줄이는 ‘터보퀀트’ 기술을 최근 발표했다.
터보퀀트는 데이터를 더 적은 용량으로 압축하는 ‘양자화’ 기술을 사용한다.
쉽게 말해 복잡한 소수점 숫자를 단순한 정수로 바꿔 용량과 계산량을 줄이면서도 중요한 정보는 유지하는 방식이다.
이 기술은 정확도를 거의 유지하면서 메모리 사용량을 최대 6배까지 줄이는 데 성공했다.
특히 AI가 결과를 계산하는 과정에서 발생하는 메모리 부족 문제를 크게 개선한 것이 핵심 성과다.
터보퀀트는 두 단계로 데이터를 압축하는 구조를 갖는다.
먼저 데이터를 무작위로 섞은 뒤 각각을 따로 압축하는 과정을 거치는데, 튀는 값들을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 다음 단계에서는 첫 과정에서 생긴 작은 오차를 다시 한 번 압축한다.
이 기술은 반도체 메모리 시장에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보인다. 단기적으로는 메모리 수요가 줄어드는 것처럼 보일 수 있지만, 전문가들은 이를 AI 확산의 계기로 보고 있다.
메모리 부담이 줄어들면 스마트폰이나 가전제품, 데이터센터까지 AI 적용이 확대되고, 결국 더 큰 시장에서 새로운 수요가 만들어질 것이라는 설명이다.
한인수 교수는 "AI 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급증하는 것이 가장 큰 문제였다"면서 이번 연구가 이 문제를 해결할 새로운 방향을 제시했다고 말했다.
그러면서 "향후 대형 AI 모델 운영의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다"고 덧붙였다.
한편 해당 연구는 2026년 국제 학회 AISTATS에서 발표될 예정이다.
