"후대를 위한 AI 컴퓨팅, 에너지 효율화 고민해야"

최창규 삼성전자 종합기술원 AI&SW 연구센터장
삼성 AI 포럼 2021서 'AI 컴퓨팅의 에너지 효율화 방향' 발표

최창규 삼성전자 종합기술원 AI&SW 연구센터장(전무)이 1일 온라인으로 열린 '삼성 AI 포럼 2021' 행사의 기술세션 연사로 나서 'AI 컴퓨팅의 에너지 효율화 방향'을 주제로 발표하고 있다.[사진제공=삼성전자 유튜브]

[아시아경제 김흥순 기자] "인공지능(AI) 컴퓨팅 시스템이 엄청난 양의 데이터를 처리하는 과정에서 소비전력과 탄소 배출량이 증가하는 문제가 발생하고 있다. 다음 세대에 건강한 지구를 물려주기 위해서는 에너지 효율을 최우선으로 하는 혁신적인 아이디어가 필요하다."

최창규 삼성전자 종합기술원 AI&SW 연구센터장(전무)은 1일 온라인으로 열린 '삼성 AI 포럼 2021' 행사의 기술세션 연사로 나서 'AI 컴퓨팅의 에너지 효율화 방향'을 주제로 이같이 강조했다.

최 전무는 "최근 AI 기술은 신약 개발 기간을 단축하고 우주 암흑물질의 분포를 예측해 새로운 행성과 별을 발견하는 등의 과학적 난제들을 해결하는 데 적용되고 있다"면서 "이러한 새로운 응용이 수조 개의 변수가 있는 AI 모델을 학습하는 과정에서 필연적으로 소비전력과 탄소 배출 증가를 야기해 큰 문제로 떠오르고 있다"고 지적했다.

최 전무가 제시한 자료에 따르면 자연어 처리 모델인 'GPT-3'는 약 1750개의 변수가 있는데 이를 한 번 학습시키는 데 1.3GWh(기가와트시)의 전력을 사용한다. 이는 한국 전체에서 약 1분 동안 소비하는 전력량과 동일하다. 이 과정에서 발생하는 탄소 배출량도 차량 8만4000대가 하루에 배출하는 탄소의 양과 맞먹어 이를 정화하기 위해서는 소나무 8500만 그루를 더 심어야 한다.

최 전무는 "지속가능한 AI 컴퓨팅과 프로세서 메모리 간 확장성을 위해서는 전력 효율이 핵심"이라며 "이를 달성하기 위해 학계와 업계의 공동 노력이 필요하다"고 했다. 그러면서 삼성전자 가 AI 컴퓨팅의 연산능력과 메모리 대역폭간 격차 문제를 해소하기 위해 선보인 메모리와 저장장치의 개발 성과를 소개했다. 지난 2월 데이터 저장과 연산을 동시에 처리할 수 있는 AI 메모리 'HBM-PIM'이 대표적이다. 이는 프로세서와 메모리 사이의 데이터 이동을 최소화하고 메모리 내부의 대역폭을 효과적으로 활용하는 인접 메모리 프로세싱 제품이다.

올해 5회째를 맞은 삼성 AI 포럼은 이처럼 세계적인 전문가들이 AI 관련 최신 기술 동향과 연구 성과를 공유하는 자리다. AI 기초 연구부터 응용까지 인류의 삶에 실질적으로 기여할 수 있는 AI 연구 방향에 대해 2일까지 이틀에 걸쳐 논의한다. 이날 기조강연에서 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수는 물리·화학·바이오 등 순수 과학기술 분야에 적용되고 있는 AI 알고리즘과 신소재 발굴을 위한 분자 구조 생성 알고리즘을 소개했다. 이어진 3개 기술 세션에서는 ▲확장·지속 가능한 AI 컴퓨팅 ▲과학적 발견을 위한 AI ▲신뢰성 있는 컴퓨터 비전을 주제로 글로벌 석학과 AI 유망 스타트업, 삼성의 연구 리더들이 연사로 나섰다.

김기남 삼성전자 대표이사 부회장은 "AI의 발전이 기후 변화나 환경 오염과 같은 사회 문제에 대한 해법이 될 것이라고 기대하고 있지만 도전 과제들이 아직 많다"며 "이번 포럼이 학계와 산업계의 저명한 연구자들인 연사들에게 영감을 얻고, 인류에게 도움이 되는 AI 기술의 현재와 미래에 대한 의미 있는 토론의 장이 되길 바란다"고 말했다.

김흥순 기자 sport@asiae.co.kr