엔비디아 쿠다 통합메모리 없어도 된다?...세계 최고 그래프 연산 개발 작성일 05-27 126 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qlNFokXDaF"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fe2d5c9eb20107b9967d5cd86989edcba195717a5343c72cfd3bdb40bcf94a2f" dmcf-pid="BSj3gEZwat" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="카이스트 전산학부 김민수 교수 연구팀이 개발한 GFlux 구조. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/27/fnnewsi/20250527093601265qhtf.png" data-org-width="800" dmcf-mid="zS8CVxrRN3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/27/fnnewsi/20250527093601265qhtf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 카이스트 전산학부 김민수 교수 연구팀이 개발한 GFlux 구조. KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="bd539910faf49183bae32a395badc5cdffd8c8a0425b26eca57cfe13378eb14e" dmcf-pid="bsnXdayja1" dmcf-ptype="general">[파이낸셜뉴스] KAIST(한국과학기술원) 연구진이 25대의 컴퓨터로 2000초가 걸리던 연산을 한 대의 그래픽처리장치(GPU) 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는 데 성공했다. </p> <p contents-hash="1ae9048623c4f52c4ca7ba0b16cb8b2fd3d42aae4dbb62c8c5bb6a7e737e3bad" dmcf-pid="KOLZJNWAk5" dmcf-ptype="general">KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다. </p> <p contents-hash="4c7fef2a3992abb8821ca8966a29b53324ca8b2e3001ba85178cae892a5a9f2d" dmcf-pid="9Io5ijYccZ" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다. 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장 및 관리한다. </p> <p contents-hash="3b564a1e9cd87086e0595a81df669c942d1841c9d1ea99b570f93ee1aa69f087" dmcf-pid="2Cg1nAGkkX" dmcf-ptype="general">기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우, 1조 간선 규모의 그래프 크기가 9테라바이트(TB)에 이르지만, HGF 포맷을 활용하면 이 크기를 4.6테라바이트(TB)로 절반 가까이 줄일 수 있다. 또 GPU에서는 메모리 정렬 문제로 그간 사용되지 않았던 3바이트의 주소 체계를 최초로 활용, GPU 메모리 사용량을 약 25% 절감했다. </p> <p contents-hash="0ea9732aab4e01fc1bb1aa2f02d6a5badf2ecee7baa7ae31952c96195c031bbf" dmcf-pid="VhatLcHEjH" dmcf-ptype="general">특히 엔비디아(NVIDIA) 쿠다(CUDA)의 통합 메모리(Unified Memory)에 전혀 의존하지 않고, 메모리 부족으로 인한 연산 실패를 방지할 수 있도록 메인 메모리와 GPU 메모리를 통합적으로 관리하는 GTask 전용 메모리 관리 기술을 주요 핵심 기술로 포함하고 있다. </p> <p contents-hash="db6b2ca7d74827f0927d6c447fba42435326320acd190db8dc962ad9a6a7ac13" dmcf-pid="flNFokXDaG" dmcf-ptype="general">김민수 교수 연구팀은 삼각형 개수 세기와 같은 고난도 그래프 연산을 통해 지플럭스 기술의 성능을 검증했다. </p> <p contents-hash="761c3009f1d6ff248381259f7e897b946f801e2a128c94a1196244e1596d0390" dmcf-pid="4Sj3gEZwcY" dmcf-ptype="general">약 700억 간선 규모의 그래프를 대상으로 한 실험에서, 기존의 최고 성능 기술은 고속 네트워크로 연결된 컴퓨터 25대를 이용해 약 2000초가 걸리던 삼각형 개수 세기 연산을 지플럭스는 GPU가 장착된 단일 컴퓨터만으로 약 두배 빠른 1184초 만에 처리하는 데 성공했다. </p> <p contents-hash="2d9285360d664e0b92ec57419ed39f139ecf59d0d57e59afeb834085335256e3" dmcf-pid="8vA0aD5rNW" dmcf-ptype="general">이는 단일 컴퓨터로 삼각형 개수 세기 연산을 성공적으로 처리한 현재까지 알려진 최대 규모의 그래프다. </p> <p contents-hash="50b072333d8a7390dfe5686a2b5a433ddf927a4258a17facfead64f20a057957" dmcf-pid="6TcpNw1mAy" dmcf-ptype="general">김민수 교수는 “최근 그래프 RAG(검색증강생성), 지식 그래프, 그래프 벡터 색인 등 대규모 그래프에 대한 고속 연산 처리 기술의 중요성이 점점 커지고 있다”며, “지플럭스 기술이 이러한 문제를 효과적으로 해결할 것으로 기대한다”고 말했다. </p> <p contents-hash="56f819d6dea5c9c867de5fa82a00f58d8db8be0eeba7013347a171d07417b34e" dmcf-pid="PykUjrtsoT" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 전산학부 오세연, 윤희용 박사과정이 각각 제 1, 2 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속 한동형 연구원이 제3 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 IEEE 주최 국제데이터공학학술대회(ICDE, International Conference on Data Engineering)에서 지난 22일 발표됐다.</p> <p contents-hash="8b76b9ef64786855a705fb4d7973346ff4080111164b6e7d2bb3896626570f8e" dmcf-pid="QWEuAmFOcv" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 Hair Loss, National Projects, Organoids... Soaring on Policy Tailwinds[K-BIo Pulse] 05-27 다음 국민체육진흥공단, 한국스포츠과학원 개원 45주년 기념식 열어 05-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.