DGIST(총장 신성철) 정보통신융합공학전공 김민수 교수 연구팀이 슈퍼컴퓨터로 처리하기 어려운 인간 두뇌 신경망 데이터와 같은 대용량 그래프 데이터를 컴퓨터 한 대로 처리할 수 있는 'GStream 2.0' 기술을 개발했다.

김 교수 연구팀이 개발한 GStream 2.0은 뇌과학, 인공지능, IoT, 웹, 소셜네트워크 등 다양한 분야에서 사용하는 그래프 형태의 빅데이터를 처리하는 기술이다.

두 개의 GPU와 두 개의 PCI-e SSD가 장착된 컴퓨터 한 대로 초당 최대 20억 개의 처리속도(2GTEPS)로 2560억 개의 간선들을 처리할 수 있는 세계 최고 수준의 성능과 속도를 나타낸다.

인간의 뇌 신경망은 시냅스라 불리는 약 100조 개의 간선들로 구성돼 있다. 이 가운데 2560억 개의 간선들을 처리할 수 있는 GStream 2.0은 인간의 뇌 400분 1 크기에 해당하는 신경망 데이터를 처리할 수 있다.

인간 두뇌의 신경망은 정점들 간의 연결이 복잡한 구조의 특성상 여러 대의 컴퓨터에 나눠 저장할수록 일반적으로 통신비용과 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가해 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 인간 두뇌의 1000분의 1 크기의 신경망조차 처리하는 데 어려움을 겪어왔다.

현재 빅데이터 분석 성능이 가장 우수하다고 알려진 미국 카네기멜론대 GraphLab의 경우 480 CPU 코어, 2테라바이트 메모리, 5기가바이트 고속 네트워크를 갖춘 슈퍼컴퓨터에서 최대 320억 개의 간선들로 구성된 그래프 형태의 데이터 처리에 1400초가 걸리고 있는 상황이다.

연구팀은 대용량 그래프 데이터를 여러 대의 컴퓨터 메모리에 나눠 저장하는 방식에서 벗어나 컴퓨터 한 대의 PCI-e SSD에 저장했다. SSD로부터 GPU 메모리에 비동기적 방식으로 스트리밍하면서 동시에 GPU의 수천 개 계산 코어들을 이용해 데이터를 처리하는 새로운 접근 방법을 시도해 기존의 통신비용 및 메모리 사용량 문제점들을 해결했다.

그 결과 GStream 2.0 기술은 두 개의 GPU와 두 개의 PCI-e SSD를 장착한 컴퓨터 한 대 만으로 320억 개 간선 규모의 데이터를 500초 만에 처리했으며 최대 2560억 개 간선 규모의 대용량 데이터를 처리했다.

김 교수는 "신경망 형태의 빅데이터를 GPU와 SSD 기반으로 고속 처리할 수 있는 소프트웨어 기술을 확보했다"며 "뇌과학 및 인공지능 분야에서 사용되는 신경망 형태의 데이터 처리나 IoT 데이터 기반의 사이버 보안 등에 활용할 수 있다"고 말했다.

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