KAIST "GPU 메모리 효율 최대 16배 향상…압축된 시각 정보 고해상도 복원"
(대전＝연합뉴스) 김준호 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT, 마이크로소프트 연구진과 공동 연구를 통해 제한된 그래픽처리장치(GPU) 메모리만으로 인공지능(AI)의 시각 성능을 높일 수 있는 '업샘플 애니띵' 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
최근 휴머노이드 로봇과 자율주행 시스템 등을 기반으로 하는 AI는 연산 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄이기 위해 입력 영상을 저해상도 특징 정보(AI가 이미지에서 추출한 핵심 정보)로 압축해 활용하고 있다.
그러나 압축 과정에서 작은 물체나 얇은 구조물, 미세한 결함과 같은 중요한 시각 정보가 손실되는 문제가 발생한다.
반대로 모든 영상을 처음부터 고해상도로 처리하면 막대한 GPU 메모리와 연산 자원이 필요해 실시간 처리가 어려워진다.
연구팀은 저해상도 특징 정보를 고해상도로 복원하는 학습 없는(Training-free·추가 데이터 학습이 필요 없는) 업샘플링 기술을 개발했다.
'업샘플 애니띵'은 입력 이미지 한 장만으로 최적의 복원 방식을 찾아낼 수 있어 다양한 환경에 즉시 적용할 수 있다.
또, 모든 시각 정보를 고해상도로 저장·처리하지 않고 핵심 정보만 압축해 활용함으로써 GPU 메모리 사용량을 크게 줄였다.
연구팀은 AI 연구에서 널리 활용되는 224×224 크기 이미지(약 5만개 픽셀) 기준 약 0.4초의 짧은 계산만으로 원본에 가까운 시각 정보를 복원했으며, GPU 메모리 효율을 최대 16배까지 향상하는 성과를 거뒀다고 설명했다.
이번 기술은 스마트폰과 같은 소형 기기는 물론 작은 물체를 정확하게 식별하고 조작해야 하는 휴머노이드 로봇, 자율주행 시스템, 온디바이스 AI(기기 자체에 탑재된 AI) 등 다양한 차세대 인공지능 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
김창익 교수는 "적은 자원으로도 인공지능의 시각 정밀도를 크게 높일 수 있는 알고리즘"이라며 "휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI의 실용화를 앞당길 것"이라고 말했다.
kjunho@yna.co.kr
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