KAIST, 엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 기술 개발

• 기술명 ‘오토GNN(AutoGNN)’ : 그래프 신경망(GNN) 추론에 특화된 AI 반도체 기술 개발. (미래를 보는 창 - 전자신문)
• 개발 주체 : KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀. (미래를 보는 창 - 전자신문)
• 주요 성능 : 엔비디아 고성능 GPU(NVIDIA RTX3090 기준) 대비 추론 속도 최대 2.1배 빠름. (지디넷코리아)
• 전력 효율 : 동일 작업 대비 전력 소비는 크게 감소
  • 3.3배 이상 효율적이라는 평가도 있음. (지디넷코리아)
• 핵심 해결 과제 : 전통 GPU는 그래프 데이터 전처리 연산에서 병목이 발생
  • KAIST 기술은 이 병목 구간을 반도체 내부 구조로 최적화하여 제거함. (다음)
• 전처리 최적화 : 추론 이전의 그래프 전처리가 전체 처리 시간의 70~90%를 차지한다는 점을 연구로 규명함. (다음)
• 적응형 구조 : 반도체 내부 회로가 데이터 연결 구조에 따라 스스로 가장 효율적인 구조로 전환하는 기능을 갖춤. (세계뉴스)
• 응용 분야 : 유튜브 추천 시스템, 금융 사기 탐지처럼 실시간 응답이 중요한 서비스에서 처리 속도 향상 기대. (서울경제)
• 지연(latency) : 지연 시간(지연 성능) 역시 기존 GPU 대비 개선됨. (미래를 보는 창 - 전자신문)
• 세계 최초 주장 : 연구팀은 그래프 신경망 전용 AI 추론 반도체 기술로 세계 최초라는 입장을 밝힘. (세계뉴스)
• 비교 대상 명시 : 비교 대상으로는 주로 엔비디아 RTX3090 GPU가 사용됨. (지디넷코리아)
• 공식 발표 시점 : 2026년 2월 5일 KAIST가 개발 내용을 공개. (미래를 보는 창 - 전자신문)
• 연구 발표 장소 : 관련 결과는 국제 학술대회 등에 발표될 예정 또는 언급됨. (KMJ)
• 정량 성능 데이터 : 성능 향상 숫자(2.1배)는 추론 속도 기준으로 제시됨. (위클리투데이)

 

[1]: https://www.etnews.com/20260205000051 "엔비디아보다 2.1배 빠르다...KAIST, '오토GNN' AI 반도체 기술 개발"
[2]: https://zdnet.co.kr/view/?no=20260205150817 "엔비디아 RTX3090보다 2.1배 빠른 가속기술 개발…전력소비도 3.3배 줄여"
[3]: https://v.daum.net/v/VVnzpzQ9CS "“엔비디아보다 2.1배 빠르다” KAIST, AI반도체 속도 높이는 ‘오토GNN’ 개발"
[4]: https://segyenews.com/article/1065599542970062 "KAIST, AI 반도체 혁신…엔비디아 GPU보다 2.1배 빠르다"
[5]: https://m.sedaily.com/article/20005154 "“엔비디아보다 2.1배 빠르다” KAIST, AI반도체 속도 높이는 ‘오토GNN’ 개발"
[6]: https://www.kmjournal.net/news/articleView.html?idxno=8162 "“엔비디아보다 2배 이상 빠르다?”…그래프 AI 판을 흔드는 국산 반도체의 정체"
[7]: https://www.weeklytoday.com/news/articleView.html?idxno=757071 "[전혜은 시선] KAIST “엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 기술 개발”"
[8]: https://www.dongascience.com/en/news/76251 "Adaptive Semiconductor Resolves Bottleneck in AI Graph Data Processing"