슈퍼컴퓨터로 하던 빅데이터 분석, 컴퓨터 한 대로 처리
인간 두뇌 신경망 1/400 크기 빅데이터 처리 기술 개발, 인공지능 등 적용 기대
2016-07-08 김현기 실장
연구팀이 개발한 GStream 2.0은 뇌과학, 인공지능, IoT(사물인터넷), 웹, 소셜 네트워크 등 다양한 분야에서 사용하는 그래프 형태의 빅데이터를 두 개의 GPU와 두 개의 PCI-e SSD가 장착된 컴퓨터 한 대로 초당 최대 20억 개의 처리속도(2GTEPS)로 2,560억 개의 간선들을 처리할 수 있는 세계 최고 수준의 성능과 속도를 나타낸다.
인간의 뇌 신경망은 시냅스라 불리는 약 100조 개의 간선들로 구성돼 있다. 이 가운데 2,560억 개의 간선들을 처리할 수 있는 GStream 2.0은 인간의 뇌 400분 1 크기에 해당하는 신경망 데이터를 처리할 수 있는 기술이다.
인간 두뇌의 신경망은 정점들 간의 연결이 복잡한 구조의 특성상 여러 대의 컴퓨터에 나눠 저장할수록 일반적으로 통신비용과 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가해 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 인간 두뇌의 1,000분의 1 크기의 신경망조차 처리하는데 어려움을 겪어왔다.
연구팀은 대용량 그래프 데이터를 여러 대의 컴퓨터 메모리에 나눠 저장하는 방식에서 벗어나 컴퓨터 한 대의 PCI-e SSD에 저장하고, SSD로부터 GPU 메모리에 비동기적 방식으로 스트리밍하면서 동시에 GPU의 수천 개 계산 코어들을 이용해 데이터를 분석하는 새로운 접근 방법을 시도해 기존의 통신 비용 및 메모리 사용량 문제점들을 해결했다.
그 결과, GStream 2.0 기술은 두 개의 GPU와 두 개의 PCI-e SSD를 장착한 컴퓨터 한 대만으로 320억개 간선 규모의 데이터를 500초 만에 처리했으며 최대 2,560억 개 간선 규모의 대용량 데이터를 처리했다.
이는 슈퍼컴퓨터를 이용한 기술보다 GStream 2.0 기술이 그래프 데이터의 처리 용량 및 속도가 월등하다는 것을 시사하며, 기존의 통신비용 및 메모리 사용량 등의 문제점들을 극복하고 대규모 그래프 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 기술임을 의미한다.
김민수 교수는 “이번 연구성과는 신경망 형태의 빅데이터를 GPU와 SSD 기반으로 고속 처리할 수 있는 소프트웨어 기술을 확보했다”며 “뇌과학 및 인공지능 분야에서 사용되는 신경망 형태의 데이터 처리, 사물인터넷(IoT) 데이터 기반의 사이버보안 등에 널리 활용할 수 있으며, 특히 초대규모 심층 인공신경망을 구현할 수 있는 기반 기술로 사용될 수 있을 것이다”라고 연구의 의의를 설명했다.
이번 연구 성과는 지난 6월 28일 미국 샌프란시스코에서 열린 데이터베이스 분야 세계적 학술대회인 2016 ACM 시그모드(SIGMOD)에서 발표됐다.