우리 연구진이 스스로 그림을 그리는 AI 반도체를 개발했다.

연구진은 반도체를 활용해 합성, 손상 이미지 복원 등의 기법을 모바일 기기에서 구현하는 데에도 성공해, AI 활용범위를 한단계 넓혔다.

 GANPU 칩 활용 예
GANPU 칩 활용 예
KAIST는 6일 유회준 전기및전자공학부 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리하면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발했다고 밝혔다.

생성적 적대 신경망을 활용하면 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 손상 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용할 수 있다.

생성적 적대 신경망은 기존 딥러닝 네트워크와 달리 여러 개의 심층 신경망으로 구성됐다. 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화한 가속을 하는 것이 어려웠다. 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구하기도 한다. 연산 능력이 제한적이고 사용하는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.

연구팀은 ▲적응형 워크로드 할당 ▲입출력 희소성 활용 극대화▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측 기술을 사용해 기존 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 높은 에너지효율을 달성했다.

연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 자동 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.

유회준 교수는 "이 기술이 모바일 기기에서 인공지능 활용 영역을 넓혀 향후 이미지 스타일 변환, 영상 합성 등 생성적 적대 신경망과 관련한 애플리케이션에 다양하게 응용될 것으로 기대한다"라고 말했다.

김동진 기자 communication@chosunbiz.com