인공지능(AI) 분야 국내 최고 전문가 중 한명 인 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부 전병곤 교수가 지난 6일, 한국 최초로 올해 미국 컴퓨터 학회(ACM) SIGOPS 명예의 전당(Hall of Fame)에 올라 국내외 관련 커뮤니티를 달궜다.

여기에, 전병곤 교수팀이 AI 시스템 연구에 대해 ‘구글 연구상(Google Research Award)’을 지난달 22일 수상하였다. 스탠포드 대학교에서 시작된 구글(Google)은 학계와의 기술적 교류를 매우 중요하게 여겨 전 세계의 많은 연구 그룹 중 뛰어난 연구를 수행하는 팀을 선정, 상을 수여하고 있다.

전병곤 교수 연구진은 이번 수상과 더불어 30,000 달러(약 3400만원) 상당의 연구 기금을 구글로부터 지원받게 된다.

이번 수상의 바탕이 된 기초 연구는 인공지능 시스템의 성능과 사용성을 높이기 위한 연구이다. 최근 인공지능 기술이 매우 빠르게 발전하면서 영상처리, 음성처리 등 많은 분야에서 인간에 필적하는 성능을 보여주고 있다. 이러한 발전에는 인공신경망 모델을 쉽고 빠르게 학습시키는 인공지능 시스템의 역할이 매우 중요하다.

그러나 인공지능 시스템에서 모델을 쉽게 표현하는 것과 빠르게 학습시키는 것은 서로 상충 관계에 있다. 인공신경망 모델의 수학 연산을 실행하는 방법은 크게 두 가지로 나뉘는데, 첫 번째인 심볼릭 그래프(symbolic graph, 연산을 기호화한 그래프를 생성하고 실행하는 방법) 기반 시스템의 경우 고정된 구조의 인공신경망 모델을 빠르게 학습시킬 수는 있지만 다양한 구조의 모델을 쉽게 표현하기는 어렵다. 반대로 명령형(imperative, 연산을 즉시 실행하는 방법) 시스템에서는 다양한 인공신경망 모델을 쉽게 만들 수는 있지만 이를 학습시키는 데는 시간이 더 오래 걸린다.

전병곤 교수 연구진은 2017년부터 양쪽 시스템의 장점을 합치는 연구를 해 왔다. 해당 연구는 아마존(Amazon), 삼성전자 등의 글로벌 기업의 지원 속에 진행되었으며 2019년에는 인공지능 연구를 쉽게 수행할 수 있으면서도 실험에 걸리는 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 ‘야누스(Janus)’ 라는 시스템을 개발하기도 했다. 연구진은 이번 연구상 수상 및 구글과의 기술 교류를 발판삼아 연구 내용을 더욱 고도화하여 새로운 시스템을 개발할 예정이다.

또한 전병곤 교수 연구팀이 지난달 30일 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 인공지능(AI) 학습과 추론 수행시 기존 시스템 대비 최대 22배 빠른 님블(Nimble) 시스템을 개발하고 해당 시스템을 통해 응용 서비스에서 인공지능 모델을 곧바로 고속 수행하는 것이 가능해져, 다양한 분야에서 인공지능 모델의 효율적 사용이 가능할 것으로 기대된다. 

님블은 파이토치 대비 인공지능 추론을 22.3배, 학습을 3.6배 빠르게 수행하며, 인공지능 추론 특화 시스템인 엔비디아(NVIDIA)사의 텐서RT(TensorRT)보다 2.8배 빠르게 인공지능 추론을 수행한다. 또한 님블은 개발 시 사용자 편의성을 고려해 설계되었다. 코드를 몇 줄만 수정하면 기존에 사용하던 파이토치 모델을 님블을 이용해 수행할 수 있다.

이 연구 결과는 오는 12월 온라인 개최 예정인 인공지능 분야 세계 최고 학회 뉴립스(Neural Information Processing Systems·신경정보처리시스템학회)의 스포트라이트(spotlight) 세션에서 '님블: 딥러닝 GPU 연산 스케줄링의 경량화 및 병렬화(Nimble: Lightweight and Parallel GPU Task Scheduling for Deep Learning)'이란 제목으로 발표될 예정이다. 

이 스포트라이트 세션은 올해 뉴립스에 제출된 9467편의 논문 중 약 상위 4%의 논문에만(구두 세션: 105편, 스포트라이트 세션: 280편) 주어지는 발표 기회이다.

한편, 전병곤 교수는 서울대 전자공학과 학사·석사, 미국 스탠퍼드대 컴퓨터 공학 석사, 미국 캘리포니아대(버클리) 컴퓨터 공학 박사를 마치고 마이크로소프트 수석 연구원, 인텔, 야후 등의 연구원으로 근무했다. 현재, 페이스북 방문 연구원, 네이버 방문 연구원으로 서울대 공과대학 컴퓨터공학부 부교수로 재임 중이다. 주요 수상으로는 Amazon Machine Learning Research Award 2018, Facebook Caffe2 Research Award 2017, Amazon Cloud Credits for Research Program Award 2017, Naver Young Faculty Award 2015, Microsoft Research Faculty Fellowship 2014 (아시아 최초 수상) 등이 있다.