연구자 정보
라떼연두 프로필 보기
- 출신대학 : KAIST
- 전공 : 전기및전자공학부
- 연구분야 : 배터리 없는 컴퓨팅, 뉴로모픽AI
1분 요약
현재 AI 산업은 심각한 에너지 위기에 직면해 있다. GPT-4 한 번의 학습에 필요한 전력은 상당하여 웬만한 소도시의 하루 전력 사용량과 비슷하며[7] GPT-3 한 번의 학습에 필요한 전력은 1,287MWh로 평균적인 미국 가정의 120년간 전력 소비량에 해당하며, 전 세계 데이터센터의 전력 소모(240-340 TWh)는 아르헨티나 전체 국가 소비량(117 TWh)을 훨씬 초과한다. 특히 LLM에서 외부 메모리 접근(EMA)이 전체 전력의 68%를 차지하는 상황에서, 지속가능한 AI 발전을 위한 패러다임 전환이 절실하다.
KAIST가 개발한 C-Transformer는 이러한 에너지 위기에 대한 혁신적 해답을 제시한다. 생물학적 뇌의 효율성을 모방한 SNN(Spiking Neural Network) 기술을 통해 단 400mW 전력으로 GPT-2 수준의 언어 생성을 실현했다 [1]. 이는 1W LED 전구의 40% 수준에 불과하며, NVIDIA A100 GPU 대비 625배의 전력 절약 효과를 달성했다. 핵심 기술인 HDSC 구조와 3단계 파라미터 압축(빅-리틀 네트워크, 암시적 가중치 생성, 확장 부호 압축)을 통해 하드웨어 활용도를 40.1% 증가시키고 에너지 효율성을 32.2% 향상시켰다 [2].
이 기술의 파급효과는 웨어러블 기기의 배터리 수명 연장, 배터리프리 IoT 센서의 실현, 그린 스마트홈 구축 등으로 나타날 것이다. Intel, IBM, 삼성전자 등 글로벌 기업들의 대규모 투자와 정책적 지원이 뒷받침되면서 지속가능한 AI 시장은 2025년 250억 달러에서 2030년 500억 달러로 급성장할 전망이다. KAIST의 성과는 한국이 뉴로모픽 AI 분야 글로벌 리더십을 확보할 수 있는 기회를 제공하며, 탄소중립 시대의 친환경 AI 생태계 구축을 위한 중요한 이정표가 될 것이다.