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기존 GPU 대비 최대 201배 빠른 AI 추론 SSD 나와
기존 GPU 대비 최대 201배 빠른 AI 추론 SSD 나와
  • 최아름 기자
  • 승인 2022.01.10 19:10
  • 댓글 0
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KAIST
홀리스틱 GNN 기술 개발
하드웨어 프로토타입 및 평가 구성. [사진=KAIST]
하드웨어 프로토타입 및 평가 구성. [사진=KAIST]

[정보통신신문=최아름기자]

엔비디아의 최신형 고속 그래픽처리장치(GPU) 가속 대비 7배 이상 빠르고, 규모를 늘리면 기존 대비 최대 201배까지 빨라지는 그래프 기반 인공지능 신경망 기계학습 기술이 국내에서 개발됐다.

KAIST는 10일 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 세계 최초로 그래프 기계학습 추론의 그래프처리, 그래프 샘플링 그리고 신경망 가속을 스토리지/솔리드스테이트드라이브(SSD) 장치 근처에서 수행하는 `전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술(홀리스틱 GNN)'을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다.

연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA)를 동반한 새로운 형태의 계산형 스토리지·SSD 시스템에 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어와 그래프 전용 처리 컨트롤러·소프트웨어를 시제작했다. 이는 이상적 상황에서 최신 고성능 엔비디아 GPU를 이용한 기계학습 가속 컴퓨팅 대비 7배의 속도 향상과 33배의 에너지 절약을 가져올 수 있다고 밝혔다.

홀리스틱 GNN 기술의 개요, [출처=KIAT]
홀리스틱 GNN 기술의 개요, [출처=KAIST]

그래프 자료구조가 적용된 새로운 기계학습 모델은 기존 신경망 기반 기계학습 기법들과 달리, 데이터 사이의 연관 관계를 표현할 수 있어 페이스북, 구글, 링크드인, 우버 등 대규모 소셜 네트워크 서비스(SNS)부터, 내비게이션, 신약 개발 등 광범위한 분야와 응용에서 사용된다.

이러한 신흥 그래프 기반 신경망 기계학습은 그간 GPU와 같은 일반 기계학습의 가속 시스템을 재이용해 연산돼왔는데, 이는 그래프 데이터를 스토리지로부터 메모리로 적재하고 샘플링하는 등의 데이터 전처리 과정에서 심각한 성능 병목현상과 함께 장치 메모리 부족 현상으로 실제 시스템 적용에 한계를 보여 왔다.

정명수 KAIST 교수 연구팀이 개발한 홀리스틱 그래프 뉴럴 네트워크(GNN) 기술은 그래프 데이터 자체가 저장된 스토리지 근처에서 사용자 요청에 따른 추론의 모든 과정을 직접 가속한다. 구체적으로는 프로그래밍 가능한 반도체를 스토리지 근처에 배치한 새로운 계산형 스토리지(Computational SSD) 구조를 활용해 대규모 그래프 데이터의 이동을 제거하고 데이터(스토리지) 근처에서 그래프처리 및 그래프 샘플링 등을 가속해 그래프 기계학습 전처리 과정에서의 병목현상을 해결했다.

제작된 계산형 스토리지 프로토타입 및 고성능 GPU 가속기 시스템의 성능 비교 그래프. [출처=KAIST]
제작된 계산형 스토리지 프로토타입 및 고성능 GPU 가속기 시스템의 성능 비교 그래프. [출처=KAIST]

일반적인 계산형 스토리지는 장치 내 고정된 펌웨어와 하드웨어 구성을 통해서 데이터를 처리해야 했기 때문에 그 사용에 제한이 있었다. 그래프처리 및 그래프샘플링 외에도, 연구팀의 홀리스틱 GNN 기술은 인공지능 추론 가속에 필요한 다양한 하드웨어 구조, 그리고 소프트웨어를 후원할 수 있도록 다수 그래프 기계학습 모델을 프로그래밍할 수 있는 장치수준의 소프트웨어와 사용자가 자유롭게 변경할 수 있는 신경망 가속 하드웨어 프레임워크 구조를 제공한다.

연구팀은 홀리스틱 GNN 기술의 실효성을 검증하기 위해 계산형 스토리지의 프로토타입을 자체 제작한 후, 그 위에 개발된 그래프 기계학습용 하드웨어 RTL과 소프트웨어 프레임워크를 구현해 탑재했다. RTL(Registor Transistor Logic)은 저항과 트랜지스터로 구성한 컴퓨터에 사용되는 회로다.

홀리스틱 GNN 기술의 로고. [출처=KAIST]
홀리스틱 GNN 기술의 로고. [출처=KAIST]

그래프 기계학습 추론 성능을 제작된 계산형 스토리지 가속기 프로토타입과 최신 고성능 엔비디아 GPU 가속 시스템(RTX 3090)에서 평가한 결과, 홀리스틱 GNN 기술이 이상적인 상황에서 기존 엔비디아 GPU를 이용해 그래프 기계학습을 가속하는 시스템의 경우에 비해 평균 7배 빠르고 33배 에너지를 감소시킴을 확인했다.

특히 KAIST는 그래프 규모가 점차 커질수록 전처리 병목현상 완화 효과가 증가해 기존 GPU 대비 최대 201배 향상된 속도와 453배 에너지를 감소할 수 있었다고 밝혔다.

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