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연구성과

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정명수 교수 연구팀, CXL 탑재 AI 가속기로 美CES 2024서 혁신상 수상

정명수 교수 연구팀, CXL 탑재 AI 가속기로 美CES 2024서 혁신상 수상

 

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<(좌측부터) CXL 탑재 AI 가속기 대표 이미지 및 시스템>

 

전기및전자공학부 정명수 교수님 연구팀이 세계 최대 규모의 IT 박람회 ‘CES 2024’에서 혁신상 수상작 ‘CXL 탑재 AI 가속기(CXL-Enabled AI Accelerator)’를 선보였습니다.

연구팀의 ‘CXL 탑재 AI 가속기’는 컴퓨트익스프레스링크(Computer Express Link, CXL) 기술을 통해 시스템에 무한대에 가까운 용량의 빠른 메모리 자원을 제공하여, 대규모 AI 기반 서비스를 고속으로 처리할 수 있습니다.

대표적인 AI 기반 서비스인 이미지 검색을 이용한 평가에서, 정명수 교수 연구팀은 CXL 기술이 적용된 가속 시스템이 기존의 SSD 기반 가속시스템 대비 101배 빠른 성능을 보였다고 밝혔습니다. 

 

수상작의 핵심인 CXL은 데이터처리 가속기, 메모리 확장장치, 프로세서, 스위치 등 다양한 시스템 장치를 고속으로 연결하는 기술입니다. 이 기술은 여러 가속기 및 메모리 확장장치의 내부 메모리를 시스템에 연결하여 AI 서비스에 확장가능한 메모리 자원을 제공할 수 있습니다.
 
덕분에 AI 서비스는 처리할 수 있는 데이터의 양을 대폭 증가시킬 수 있으며, 이릍 통해 정확도와 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이는 기존 AI 가속기가 제한된 메모리 용량으로 인해, 대용량의 데이터 관리에 느린 저장장치를 사용해야하던 것과 대비됩니다.
 
추가적으로, 연구팀은 AI 가속기 내부를 이미지 검색에 특화된 하드웨어 모듈로 구성하여 시스템의 성능을 더욱 높였습니다. AI 기반 서비스의 정확도 및 품질은 경쟁적인 AI 업계에서 기업의 생존과 직결되는 만큼, 연구팀의 기술은 산업계 파급효과가 클 것으로 예상됩니다.
 
정명수 교수님 연구팀은 이번 연구개발의 결과물을 지난주 미국 라스베가스에서 열린 CES 2024에서 전시하였습니다. 가속기는 기술의 우수성을 인정받아 CES 주관기관으로부터 CES 혁신상을 수상하였으며, IEEE Spectrum, Storage Newsletter, Blocks and Files, Design and Reuse, TechRadar, 등의 해외 언론, 조선일보, 조선비즈, 한국경제, 서울경제, 파이낸셜뉴스, ZDnet 등의 국내 유수 언론을 포함한 20개 이상의 언론사가 부스에 방문하고, 출품 소식을 전하였습니다.
 
특히 한국경제에서는 연구팀의 기술을 ‘AI 도입 비용 문제의 해결책’으로써 대중들에게 소개하였습니다.
연구팀의 권미령 박사는 EETimes와의 단독 인터뷰에 초청받아 국제 CXL 기술의 현황을 소개하였으며 EETimes는“최신 CXL 표준을 지원하는 연구팀의 하드웨어/소프트웨어를 활용하면 데이터센터 수준의 고효율 메모리 확장을 실현할 수 있다”며 연구팀의 기술을 소개하였습니다.
 
뿐만 아니라, 연구팀의 기술은 이번 CES 기간 동안 산업계로부터 집중적인 관심을 받았습니다. 세계 최대 IP 기업 ARM으로부터 초청받아 프라이빗 미팅을 진행하였으며, 글로벌 클라우드/데이터센터 기업 휴렛페커드(HPE), 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials) 본사로부터 단독 대규모 미팅 제의를 받아 CXL 후속 협업등의 논의를 진행하고 있습니다.
현지 부스를 통해서 연구팀은 마이크로소프트, 애플, 인텔, 케이던스 등 다양한 글로벌 대기업의 고위 임원들과 국내 귀빈등에게 CXL 선도기술을 소개하였습니다.
 
이 성과는 우리 학부 정명수 교수님 연구실 학생들과 파네시아가 힘을 합친 결과입니다. 파네시아는 카이스트 교원창업기업이자 CXL 기술을 선도하고 있는 반도체 팹리스 스타트업입니다. 
카이스트 스타트업인 파네시아는 오는 19일 대전에서 개최되는 CXL 테크데이 행사를 통해서 CES에 소개된 CXL이외에도 다양한 최신 CXL 기술을 여러 학부생들과 공유할 예정입니다.
테크데이 관련 내용은 아래 링크에서 확인 가능합니다(관련소개 뉴스 링크: https://news.nate.com/view/20231229n21475?mid=n0105).

 

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<카이스트 전시관 연구팀 전시부스 방문객>