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第1著者로 硏究에 參與한 한동현 KAIST 電氣및電子工學科 博士課程生이 지난달 18日부터 22日까지 美國 샌프란시스코에서 열린 國際固體回路設計學會에서 硏究를 發表하고 있다. KAIST 提供
國內 硏究팀이 旣存 그래픽處理裝置(GPU)보다 約 911倍 빠르고 에너지 效率은 約 2萬6400倍 높은 人工知能(AI) 半導體를 開發했다. 實査에 가까운 3次元(3D) 이미지를 效率的으로 그려내는데 도움이 될 것으로 期待된다. 모바일 機器에서도 具現이 可能해 메타버스(3次元 假想世界) 大衆化를 앞당기는 데도 寄與할 것으로 보인다.
유회준 KAIST 電氣및電子工學部 敎授 硏究팀은 3D 實査 이미지를 具現하는 AI 半導體 ‘메타브레인’을 開發했다고 7日 밝혔다.
메타브레인은 사람의 視覺的 認識 方式을 借用했다. 사람은 事物을 記憶할 때 大略的인 輪廓에서 始作해 漸漸 그 形態를 具體化하는 過程을 거친다. 바로 直前에 봤던 물체면 이를 土臺로 現在의 物體가 어떻게 생겼는지 推測한다.
硏究팀은 이런 사람의 認知 過程을 模倣해 AI 半導體 亦是 저解像度 ‘複셀’로 미리 事物의 大略的 形態를 把握하고, 過去 이미지들을 土臺로 이미지를 그려낼 때 必要한 演算量을 最少化하도록 했다. 複셀은 3D 空間에서 正規 格子 單位의 값을 뜻한다.
메타브레인은 100 FPS(秒當 나타내는 寫眞수) 程度의 이미지 生成 速度를 냈다. 이는 旣存 GPU보다 約 911倍 빠른 速度라는 게 硏究팀의 說明이다. 1個 이미지 處理當 消耗에너지 亦是 GPU 對備 2萬6400倍 낮은 것으로 나타났다.
硏究팀은 “메타브레인은 旣存에 莫大한 費用이 들어가는 3D 映像 캡쳐 스튜디오가 必要 없다”며 “3D 모델 製作에 드는 費用을 크게 줄일 수 있다”고 말했다.
柳 敎授는 “이番 硏究는 AI가 사람의 空間 認知 能力을 模倣해 사람이 事物을 認識하고 表現하는 方法을 借用한 것”이라며 “效率的인 3D 이미지 具現을 可能케 한다”고 밝혔다. 이番 硏究는 지난달 18日부터 22日까지 美國 샌프란시스코에서 열린 國際固體回路設計學會에서 公開됐다.
