한국과학기술원(KAIST)은 최신 인공지능(AI) 반도체 기술인 '오토GNN'을 개발했다고 5일 발표했다. 이 기술은 기존 엔비디아 GPU 대비 2.1배 빠른 속도와 3.3배 낮은 전력 소모를 자랑한다.
연구팀은 AI 추론 속도를 향상시키는데 그래프 전처리 단계가 주요 병목 현상이라는 점을 발견했다. 따라서, 입력 데이터 구조에 맞춰 반도체 내부 회로를 실시간으로 조절하는 적응형 AI 가속기 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 처리 속도와 효율성을 크게 향상시켰다.
오토GNN은 UPE 모듈과 SCR 모듈을 활용하여 데이터 구조에 맞춰 최적의 모듈 구성을 자동으로 적용한다. 이러한 기술을 통해 오토GNN은 다양한 AI 서비스에 높은 성능과 안정성을 제공할 수 있다.
이 연구는 최근 호주 시드니에서 열린 국제학술대회 HPCA 2026에서 발표되었으며, 추천 시스템부터 금융 및 보안 분야까지 다양한 AI 분야에 적용될 수 있다고 전문가들은 분석했다.