한기대·ETRI·전북대, 텐서 분해 해결… 메모리 한계 극복

[천안=뉴시스]송승화 기자 = 한국기술교육대학교 전강욱 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI), 전북대학교와 함께 초대규모 텐서(Tensor) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이름은 '지피유-터커(GPU Tucke)'다.

인공지능, 추천시스템, 과학계산 등에서 다차원 데이터를 분석하는 핵심 기술인 텐서 분해는 데이터가 커질수록 메모리 부족과 처리 효율 저하라는 난관에 부딪혀왔다. 기존 방식은 중간 결과를 한꺼번에 메모리에 올려야 했고 데이터 쏠림 현상으로 특정 연산 구간에 병목이 생기기 일쑤였다.

연구팀은 다단계 분할 기법과 GPU–스토리지 협업 구조를 결합해 이러한 문제를 해결했다. 필요한 데이터만 순차적으로 불러와 처리하는 아웃오브코어(out-of-core) 실행 방식을 도입해 제한된 메모리 환경에서도 안정적으로 대규모 텐서를 분해할 수 있도록 설계한 것이다.

실험 결과 GSP-터커는 기존 최신 기법들이 메모리 부족으로 실행조차 어려웠던 대규모 데이터셋에서 안정적으로 작동했다. 메모리 사용량은 줄이고 GPU의 병렬 연산 성능은 극대화하는 성과를 거두며, 단일 머신 환경에서도 초대규모 데이터를 다룰 수 있는 가능성을 보여줬다.

이번 연구는 한기대 석박사통합과정 송승현 학생과 ETRI 이지혜 박사가 공동 주저자로 참여했으며, 전강욱 교수와 전북대 김찬기 교수가 공동 교신저자로 이름을 올렸다.

전 교수는 "메모리 한계와 데이터 쏠림 문제를 동시에 완화할 수 있는 실행 기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "추천시스템, 지식그래프 분석, 대규모 인공지능(AI) 데이터 처리 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것"이라고 강조했다.

연구 결과는 데이터베이스 분야 세계 3대 학술대회 중 하나인 아이이이 아이씨디이(IEEE ICDE) 2026에 채택됐다. 지난 5월 캐나다 몬트리올에서 열린 학회에서 발표되며 국제적 주목을 받았다.


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