KAIST (1) 썸네일형 리스트형 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 감소3.3배 이상 효율적이라는 평가도 있음. (지디넷코리아)핵심 해결 과제 : 전통 GPU는 그래프 데이터 전처리 연산에서 병목이 발생KAIST 기술은 이 병목 구간을 반도체 내부 구조로 최적화하여 제거함. (다음)전처리 최적화 : 추론 이전의 그래프 전처리가 전체 처리 시간의 70~90%를 차지한다는 점을 연구.. 이전 1 다음
