일반뉴스 다수의 고성능 컴퓨터 요구된 ‘알파고’, AI 반도체로 모바일서 구현

헬로티 이동재 기자 | 한국과학기술원(KAIST) 유회준 교수 연구팀이 구글 딥마인드에서 개발한 바둑 인공지능 프로그램인 ‘알파고’에서 활용됐던 심층 강화학습(DRL: Deep Reinforcement Learning)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 첨단 인공지능 반도체 기술을 개발했다. 해당 연구는 지난 6월 14일부터 19일까지 개최된 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE VLSI(Very Large Scale Intergrated Circuit) 기술 및 회로에 대한 심포지엄(VLSI Symposia)’에서 200여 편의 발표 논문 중 우수 논문인 하이라이트 논문으로 선정됐다. 심층 강화학습 알고리즘은 정답이 주어지지 않은 상황에서 최적의 답을 빠르게 찾기 위해 여러 개의 신경망을 동시에 사용하는 것이 특징이다. 하지만 신경망이 복잡하게 얽혀있고 대규모 데이터를 처리해야 하기 때문에 기존에는 대용량 메모리를 가진 다수의 고성능 컴퓨터를 병렬 활용해야만 구현할 수 있었으며, 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 적은 노트북, 스마트폰 등에서는 구현이 불가능했다. 이에 연구팀은 모바일 기기 등에서도 심층 강화학습이 가능하도록 기존 대비

• 이동재 기자
• 2021-07-16 11:34