한인수 KAIST 교수 “터보퀀트, 모든 AI 모델 적용 가능…확산 빨라질 것”

크게보기

한국과학기술원(KAIST) 정문(KAIST 제공. 재판매 및 DB금지) 뉴스1

“터보퀀트 기술은 어떤 인공지능(AI) 모델에도 적용이 가능하다는 점이 큰 강점입니다. 아마 빠른 시일 내에 (다른 AI 모델들에도) 적용이 될 것이라고 봅니다.”

최근 주식 시장을 흔든 구글의 ‘터보퀀트’ 알고리즘 개발에 참여한 한인수 KAIST 전기및전자공학부 교수는 30일 열린 온라인 연구성과 설명회에서 이같이 예측했다. 터보퀀트는 AI 추론 과정에서 메모리 사용량을 6분의 1 수준으로 줄일 수 있는 알고리즘으로, 한 교수는 터보퀀트에 활용된 핵심 알고리즘(폴라퀀트, QLJ) 개발에 참여했다.

터보퀀트로 인해 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 메모리 반도체 수요가 둔화될 것이라는 전망이 나오자 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 등 글로벌 메모리 기업 주가가 일제히 떨어졌다. 한 교수의 예측처럼 터보퀀트 상용화가 빠르게 이뤄진다면 메모리 개발 흐름은 ‘고용량’ 중심에서 ‘고효율’ 중심으로 재편될 가능성이 커진다.

한 교수는 “연구 당시에는 이 기술이 하드웨어(반도체) 시장에 큰 파장을 일으킬 것이라고 예상하지 못했다”며 “소프트웨어의 중요성을 보여준 사례”라고 했다. 이어 “이제는 하드웨어(반도체)와 소프트웨어가 함께 효율을 높여야 하는 시점”이라고 말했다.

한 교수는 터보퀀트가 향후 온디바이스 AI에도 적용될 가능성이 크다고 전망했다. 온디바이스 AI는 서버를 거치지 않고 스마트폰, 자동차 등 기기 자체에서 운영되는 AI다. 기기에서 모든 연산이 이뤄져야 하기 때문에 메모리 및 전력 효율이 높아야 한다는 기술적 어려움을 갖고 있다. 한 교수는 “(터보퀀트가) 온디바이스 AI의 진입 장벽을 낮출 수 있을 것”이라며 “보안이 필수적인 군사 관련 기술에도 큰 영향을 미칠 것이라고 생각한다”고 전망했다.