“GPU 메모리 부족 일거에 해결” ETRI, 새 메모리기술 ‘옴니익스텐드’ 개발 작성일 01-08 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 서버·가속기 간 메모리 공유, 성능 혁신<br>- 표준 이더넷으로 AI·빅데이터 인프라 최적화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YNaMFGDgZ0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="55febae14014188187ace4eb28e75d9c8f8a37924ec9a901194d8eacd3618f19" dmcf-pid="GjNR3HwaX3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ETRI 연구진이 초대형 AI 학습을 위한 이더넷 기반 메모리 확장 시스템을 구성하고 성능을 검증하고 있다.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/ned/20260108084755419hobd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="ylz5koV7tU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/ned/20260108084755419hobd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ETRI 연구진이 초대형 AI 학습을 위한 이더넷 기반 메모리 확장 시스템을 구성하고 성능을 검증하고 있다.[ETRI 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="c4bffe7968644c6e94cd455cf4161406a90595031b00160c66fe53c5e3407f95" dmcf-pid="HAje0XrNYF" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 초대형 인공지능(AI) 학습 과정의 고질적 문제인 ‘메모리 부족’을 근본적으로 해결할 수 있는 핵심 기술 개발에 성공했다.</p> <p contents-hash="ee6bea66f8e03d25480896ab111a4a0752c2b3be1c8d640cb2c8cb09cd69f610" dmcf-pid="XTvw6KXS5t" dmcf-ptype="general">한국전자통신연구원(ETRI)은 초대형 AI 학습에서 가장 큰 문제로 꼽히는 GPU의 메모리 한계와 데이터 병목 현상을 해결하는 새로운 메모리 기술 ‘옴니익스텐드(OmniXtend)’를 개발했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="bec286f87892825884f530787a0ec3fd4c24ee695e0d79df830018cf3cd3702a" dmcf-pid="ZyTrP9ZvX1" dmcf-ptype="general">최근 초대형 AI 모델과 고성능 컴퓨팅(HPC) 수요가 급격히 증가하면서, 처리해야 할 데이터 규모도 폭발적으로 커지고 있다.</p> <p contents-hash="f1d3fb42bde65d8324e937062c5b96a30aef0d6b9fc80ca9999ba6fd8e2cd292" dmcf-pid="5WymQ25TY5" dmcf-ptype="general">그러나 GPU 성능이 아무리 향상되더라도, 메모리 용량이 충분하지 않으면 연산 효율이 급격히 떨어지는 ‘메모리 장벽(memory wall)’ 문제는 여전히 해결 과제로 남아 있었다.</p> <p contents-hash="b863ed8218371882fbcc62adaa90d163023d4fd3efb51d12efa08a82389db495" dmcf-pid="1YWsxV1yHZ" dmcf-ptype="general">ETRI가 개발한 옴니익스텐드는 표준 네트워크 기술인 이더넷(Ethernet)을 활용해 여러 서버와 가속기(Device) 각각의 메모리를 하나의 대용량 메모리처럼 공유하는 기술이다.</p> <p contents-hash="697c543f984979fc018cceab708c9c1373726706d6e6a52691f7dde719795f3a" dmcf-pid="tGYOMftW1X" dmcf-ptype="general">즉 각 장비에 개별적으로 존재하던 메모리를 네트워크 전반으로 확장, AI 학습에 필요한 메모리를 원하는 만큼 유연하게 확보할 수 있는 구조를 구현했다.</p> <p contents-hash="3ce472793be7de495d150487eb10b25481520aea740472b05d21ab5d7659d100" dmcf-pid="FHGIR4FYXH" dmcf-ptype="general">옴니익스텐드는 이러한 확장형 메모리 공유 구조를 이더넷 기반으로 구현함으로써 초대형 AI 학습의 성능과 확장성, 경제성을 동시에 확보했다.</p> <p contents-hash="09c56226ee5e5b88d1c165c263f8499b1fd30f7f944c47d22817df1847b8070c" dmcf-pid="3XHCe83GHG" dmcf-ptype="general">먼저 데이터 이동 지연을 최소화함으로써 AI 학습 속도가 향상됐으며, 서버 교체 없이 메모리를 확장할 수 있어 데이터센터 구축·운영 비용 절감 효과도 기대된다.</p> <p contents-hash="0bb9695caff4ac039cb28ac231cb3025822bc874608c7d5d2303f760eea6ca90" dmcf-pid="0ZXhd60HtY" dmcf-ptype="general">특히 기존 고속 직렬 통신 인터페이스(PCIe) 기반 구조는 장비 간 연결 거리와 시스템 확장에 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="8d5e44bbff1bde7664d009dd92a34f4a50de4fa09f2665f28be6735aa554a38b" dmcf-pid="p5ZlJPpXGW" dmcf-ptype="general">반면 옴니익스텐드는 이더넷 스위치를 활용해 물리적으로 떨어진 다수의 장비를 하나의 메모리 풀로 묶을 수 있어, 초대규모 AI 환경에 적합한 고확장성 시스템 구조로 평가받고 있다.</p> <p contents-hash="81e93951a89d8c2d86d3f34d7d340b8de8ce9af5c325704d617d41670ef240da" dmcf-pid="U15SiQUZZy" dmcf-ptype="general">실제 시연에서는 이더넷 환경에서 여러 장비가 공유 메모리 풀(memory pool)을 구성하고 실시간으로 서로의 메모리에 접근하는 모습을 성공적으로 보여줬다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4e523c5a8ad694d4f457a7fe1b5ecd17250c0aa41336a9490c748eef42c72fdb" dmcf-pid="umrgB0lw5T" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="옴니익스텐드 기술을 개발한 ETRI 연구진. 차승준(왼쪽부터) 박사, 김강호 본부장, 석성우 박사, 고광원 실장.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/ned/20260108084755693mhju.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="W2gxtYEoHp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/ned/20260108084755693mhju.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 옴니익스텐드 기술을 개발한 ETRI 연구진. 차승준(왼쪽부터) 박사, 김강호 본부장, 석성우 박사, 고광원 실장.[ETRI 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="436a733a8107647870f076b644bd8b978be5d50960f98006064f784db33ef7e2" dmcf-pid="7smabpSrYv" dmcf-ptype="general">실험 결과, 메모리 용량이 부족한 환경에서는 LLM 추론 성능이 크게 저하된 반면, 이더넷 기반으로 메모리를 확장한 경우 성능이 2배 이상 회복됐다.</p> <p contents-hash="3523ab54a019d5337655a79f82945f41387bdecadaa220595a2cc103d024cd7b" dmcf-pid="zOsNKUvmtS" dmcf-ptype="general">ETRI는 향후 본 기술을 데이터센터 하드웨어·소프트웨어 기업을 중심으로 기술이전을 추진해 상용화를 도모할 계획이다.</p> <p contents-hash="b76a1c03ee6e0a6436c75cb0cb675e3b0cb459fa832d032fd81dbce1c5e30fc0" dmcf-pid="qIOj9uTsXl" dmcf-ptype="general">김강호 ETRI 초성능컴퓨팅연구본부장은 “향후 새로운 과제기획을 통해 신경망처리장치(NPU)와 가속기 중심의 메모리 인터커넥트 기술 연구를 본격 확대할 계획”이라고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘미쓰홍’ 문현경 작가 “박신혜 덕 새로운 경험, 홍금보 그 자체” 01-08 다음 '제베리아' 제천 의림지서 오는 11일 알몸마라톤대회 01-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
