ETRI, 일주일 걸리던 인공지능 학습 ‘메모리 박스’로 하루만에

[테크월드=선연수 기자] 한국전자통신연구원(ETRI)이 인공지능(AI)의 학습에 소요되는 시간을 일주일에서 하루 이틀만에 학습시킬 수 있는 딥러닝 분산 학습 고속 처리 기술을 개발했다.

대규모의 데이터를 처리하기 위해서는 여러 대의 컴퓨터로 나눠 ‘분산 학습’을 시행하게 되는데, 이때 통신 병목 현상이 발생해 특정 지점에서 성능이나 용량이 저하되는 현상이 나타나는 게 문제였다. 이를 위해 CPU나 GPU의 성능을 개선하는 방법도 있으나 이는 장비 교체라는 부담이 따른다.

ETRI는 `메모리 박스(Memory Box)'라고 불리는 공유기억장치를 개발해 분산 학습 시의 통신 병목현상을 해소함으로써 학습 시간을 단축시켰다. 메모리 박스는 컴퓨터 사이에 위치해 각 컴퓨터들이 학습한 데이터를 서로 공유하도록 도움으로써 통신량을 줄여준다. 즉, 일종의 가상 공유 메모리 역할을 수행하는 것이다.

이 기술을 이용해 1000가지 종류의 이미지 128만 장을 분류하는 모델을 1만 번 반복 학습하는 실험을 진행한 결과, 기존 서버 방식은 16분 23초, 메모리 박스를 이용한 방식은 절반 이하의 7분 31초가 소요됐다. 이는 학습 모델에 따라 최대 4배의 시간 효율을 달성할 수 있다.

또한, ETRI 연구진은 국내 개발자들이 딥러닝 연구를 손쉽게 접근할 수 있도록 인공지능 컴퓨팅 환경을 제공하기 위해 ‘딥러닝 대시보드’도 함께 개발했다. 이는 개발자들이 코드를 일일이 입력할 필요 없이, 그래픽 기반 개발 환경을 제공해 학습시간과 모델 개발 시간을 모두 단축시킬 수 있다.