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“성능이 8배나 빨라진다?” 구글과 카이스트가 만든 인공지능 터보퀀트

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.03 12:52

기사 3줄 요약

1 구글과 카이스트가 인공지능 메모리 6배 압축 기술 공개
2 터보퀀트 적용 시 성능 저하 없이 속도 8배 향상
3 온디바이스 인공지능과 검색 엔진 효율 극대화 기대

인공지능 모델이 똑똑해질수록 컴퓨터의 기억 공간을 너무 많이 차지한다는 점이 항상 큰 고민거리였습니다. 구글 리서치와 카이스트 한인수 교수 공동연구팀은 이 문제를 해결할 수 있는 새로운 압축 기술인 터보퀀트를 발표했습니다. 인공지능의 한계를 뛰어넘어 메모리 사용량을 6배나 줄이면서도 연산 속도는 오히려 8배 높인 획기적인 성과를 거두었습니다. 인공지능 인프라의 효율을 극대화할 게임 체인저가 나타났다는 평가가 쏟아지고 있습니다.

똑똑한 인공지능의 발목을 잡던 메모리 문제

대형언어모델이 문장을 처리할 때 문맥을 기억하는 공간을 케이브이(KV) 캐시라고 부릅니다. 인공지능이 복잡한 대화를 나눌수록 이 공간에 데이터가 쌓여 시스템이 느려지는 병목 현상이 발생합니다. 그동안 데이터를 압축하려는 시도는 많았지만 압축 과정에서 오히려 추가적인 메모리가 필요하거나 성능이 떨어지는 한계가 있었습니다. 터보퀀트는 이러한 숨은 비용을 수학적 기법으로 완전히 제거하는 데 성공했습니다.

데이터를 바라보는 시각을 바꿔서 압축하다

연구팀은 데이터를 반지름과 각도로 표현하는 극좌표계 변환 방식을 도입했습니다. 이는 마치 복잡한 지도를 간결한 방향 지시로 바꾸는 것과 같아서 데이터의 구조를 가장 효율적인 형태로 재구성합니다. 여기에 단 1비트만으로 미세한 오차를 보정하는 기술을 결합하여 정확도를 완벽하게 지켜냈습니다. 복잡한 계산 과정을 단순화하면서도 인공지능이 원본과 똑같이 똑똑하게 작동할 수 있도록 만든 것입니다.

압도적인 속도 향상과 정확도의 유지

실제 테스트 결과 터보퀀트는 인공지능의 정확도를 전혀 떨어뜨리지 않으면서 메모리 사용량을 6배 이상 줄였습니다. 특히 고성능 그래픽 장치인 엔비디아 에이치백(H100) 환경에서 연산 속도가 최대 8배까지 빨라지는 것을 확인했습니다. 이 기술은 별도의 추가 학습 없이도 다양한 인공지능 모델에 즉시 적용할 수 있다는 강력한 장점이 있습니다. 압축 이후에도 데이터 간의 유사도를 정확하게 유지하여 검색 품질이 오히려 향상되는 결과도 보여주었습니다.

구분	기존 모델	터보퀀트 적용
메모리 압축률	1배	약 6배
연산 속도	1배	최대 8배

우리 삶과 인공지능 산업에 미칠 영향

이번 연구는 한국 학계의 역량이 글로벌 빅테크 기업의 핵심 기술 설계에 직접 기여했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 구글의 생성형 인공지능 서비스인 제미나이의 성능 고도화에도 이 기술이 핵심적인 역할을 할 전망입니다. 앞으로 스마트폰이나 노트북 같은 기기에서 인공지능을 직접 돌리는 온디바이스 인공지능 환경이 더욱 빠르게 확산될 것입니다. 비용은 낮아지고 성능은 강력해지면서 누구나 고성능 인공지능 서비스를 일상에서 누리는 시대가 한층 가까워졌습니다.