SSD 병렬 처리 성능 활용과 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조 개선이 핵심
디노티시아가 참여한 벡터 데이터베이스 최적화 연구가 세계 최고 권위의 데이터베이스 학회 ‘VLDB 2025’에 공식 채택됐다. 해당 논문은 서울대학교 이상원 교수 연구팀 주도 아래 디노티시아 노홍찬 CDO와 도재영 교수(서울대학교)가 공동 참여한 산학 협력 연구 결과로, 실용성과 기술 완성도를 동시에 인정받았다.
VLDB(Very Large Data Bases)는 데이터 관리, 분산 시스템, 대규모 처리 아키텍처 등 데이터 인프라 전반을 다루는 학회로, 매년 전 세계 학계와 산업계에서 600편 이상의 논문이 제출되며 채택률은 약 15%에 불과하다. VLDB 2025는 오는 9월 1일부터 5일까지 영국 런던에서 개최될 예정이다.
이번에 채택된 논문 ‘Turbocharging Vector Databases using Modern SSDs’는 검색증강생성(RAG)과 시맨틱 검색 등 AI 기반 검색 시스템에서 핵심적인 벡터 탐색 성능을 개선하는 기술을 다뤘다. SSD의 병렬 처리 성능을 최대한 활용하고, 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조를 개선함으로써 기존 벡터 데이터베이스의 느린 검색 속도와 디스크 효율 문제를 극복했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
해당 기술은 오픈소스 엔진인 pgvector에 실제 구현되어 실험까지 완료됐으며, 최대 8.5배 향상된 검색 속도, 90% 이상 줄어든 인덱스 생성 시간, 3배 개선된 캐시 효율 등의 성과를 기록했다. 이 연구는 디노티시아가 자체 개발 중인 벡터 데이터 처리 전용 프로세서 VDPU(Vector Data Processing Unit)와도 긴밀하게 연결돼 있으며, 대규모 RAG 인프라 기술 상용화에도 적용될 계획이다.
디노티시아는 이번 VLDB 논문 채택을 계기로 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 “초거대 AI 모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB 개발” 과제를 더욱 고도화할 계획이다. 또한, 서울대와의 산학 협력을 강화하고 SSD 기반 RAG 최적화 기술의 산업적 확산에도 박차를 가할 예정이다.
한편, 디노티시아는 오는 8월 열리는 차세대 메모리 산업 콘퍼런스 ‘FMS(Future of Memory and Storage)’에서 실제 벡터 검색 워크로드 기반의 SSD 성능 비교 시연도 준비 중이다. 단순 디스크 성능 지표를 넘어서 AI 워크로드 관점에서 SSD 기술 진화를 보여줄 중요한 자리가 될 것으로 기대된다.
헬로티 서재창 기자 |
