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모바일 기기용 딥 러닝 인공지능 반도체 개발

2018.02.26 과학기술정보통신부
 
유회준 교수(한국과학기술원) 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망* 등 기술을 적용하여 딥 러닝(Deep Learning)**을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체***를 개발했다고 과학기술정보통신부(장관 유영민)는 밝혔다.

* 가변 인공신경망(Artificial Neural Network) : 반도체 내부에서 인공신경망의 무게 정밀도(Weight Precision)를 조절함으로써 에너지효율과 정확도(Accuracy)를 조절하는 기술

** 딥 러닝 : 컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공신경망을 기반으로 구축한 한 기계 학습 기술

*** 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체

 

이 연구는 213일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표하여 많은 주목을 받았다.

논문제목: UNPU: A 50.6 TOPS/W Unified Deep Neural Network Accelerator with 1b-to-16b Fully-Variable Weight Bit-Precision (논문번호: 13.3)

저자정보: 이진묵(1저자), 김창현(2저자), 강상훈(3저자), 신동주(4저자), 김상엽(5저자), 유회준(교신저자)

 

모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적이다.

 

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)*과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)**을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU: Unified Neural NetworkProcessing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.

* 회선 신경망 : 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며, 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용

** 재귀 신경망 : 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로 영상인식,음성인식, 단어의 의미판단 등에 사용

 

ㅇ 이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식하여 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식시스템도 개발하였다.

 

ㅇ 작년 8IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 HotChips’학회*에서 초기 버전을 발표하였음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을받은 바 있다.

* HotChips학회 : IEEE 학회로, Intel, Google, NVIDIA, Microsoft 등의 회사들로부터 엄선된 약 20여 편의 논문만 발표되는 최첨단 제품 경연의 장

 

유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다.”라고 연구의 의의를 설명했다.

 

과기정통부 용홍택 정보통신산업정책관은 “인공지능 서비스를 효율적으로제공하기 위해 전 세계적으로 인공지능 반도체 개발을 추진하고 있다”며, 과기정통부도 산업부와 협력하여 인공지능 반도체 기술개발을 위한 대형 사업을 기획하고 있으며,올해 중 예비타당성 조사를신청할 계획이다”고 밝혔다.

 

이 연구성과는 과학기술정보통신부 정보통신방송기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.

 

 

"이 자료는 과학기술정보통신부의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다."

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