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사진 이미지 자유자재로 바꾸는 AI 반도체 칩 나왔다

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사진 이미지 자유자재로 바꾸는 AI 반도체 칩 나왔다

2020.04.06 19:12
유회준 KAIST 전기전자공학부 교수 연구팀은 모바일 환경에서도 생성적 적대 신경망(GAN)을 구현할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 반도체 칩을 개발했다. KAIST 제공
유회준 KAIST 전기전자공학부 교수 연구팀은 모바일 환경에서도 생성적 적대 신경망(GAN)을 구현할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 반도체 칩을 개발했다. KAIST 제공

사진 속 얼굴에 가발을 씌우거나 눈 크기를 키우는 등 다양한 변화를 주는 애플리케이션은 메모리가 작은 스마트폰과 같은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현하기 어려웠다. 인공지능(AI)은 여러 개의 신경망이 있어야만 새로운 영상을 만들어낼 수 있는데 모바일의 저전력으로는 다수의 신경망을 감당하기 어려웠기 때문이다. 이를 극복하기 위해 모바일에서도 저전력으로 여러 AI 신경망을 효율적으로 처리할 수 있는 AI 반도체 칩이 개발됐다.

 

유회준 KAIST 전기전자공학부 교수 연구팀은 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 다중 심층 신경망을 전력을 적게 쓰면서도 효율적으로 처리할 수 있는 AI 반도체를 개발했다고 6일 밝혔다.

 

GAN은 여러 개의 컴퓨터 신경망을 경쟁시켜 진짜에 가까운 결과를 내게 하는 기법이다. 새로운 영상을 만들어낼 수 있어서 영상 스타일을 바꾸거나 합성하고, 손상된 영상을 복원하는 등 다양한 분야에 쓰인다. 모바일 기기의 얼굴 합성 애플리케이션에 쓰이는 것이 대표적인 예다.

 

GAN의 단점은 최적화가 어렵다는 것이다. 여러 신경망을 쓰기 때문에 개별 신경망마다 조건이 달라 가속을 최적화하기 어렵다. 또 고해상도 이미지를 만들기 위해서는 기존 모델보다 수십 배 많은 연산이 필요하다. 메모라기 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현하기 어렵다.

 

연구팀은 단일 심층 신경망 뿐 아니라 GAN과 같은 다중 심층 신경망을 처리할 수 있으면서도 모바일에서 학습이 가능한 AI 반도체 ‘GANPU’를 개발했다. 연구팀은 처리해야 할 작업량을 효율적으로 할당하는 기술과 입출력시 0으로 나타나는 데이터를 연산에서 제외하는 기법, 인공신경망의 연결강도 데이터에서 지수 부분만을 사용하는 방법을 GANPU에 모두 탑재했다. 그 결과 기존 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 에너지효율이 높아졌다.

 

연구팀은 GANPU를 활용해 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 프로그램을 선보였다. 사진상에 얼굴에서 머리와 안경, 눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가하거나 수정할 사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 얼굴을 완성해 보여준다. 모바일에서도 GAN을 활용한 프로그램을 구동한 것이다.

 

유 교수는 “이번 연구는 하나의 칩에서 추론과 학습이 가능해 여러개의 심층학습 네트워크를 동시에 지원하는 AI 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”며 “모바일 기기에서의 AI 활용 영역을 넓혀 향후 GAN과 관련된 애플리케이션에 다양하게 응용될 것”이라고 말했다.

 

연구결과는 올해 2월 17일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.

 

유회준 KAIST 전기전자공학부 교수. KAIST 제공
유회준 KAIST 전기전자공학부 교수. KAIST 제공

 

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