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“구글, AI 한계 넘었다” 메모리 1/6로 줄인 터보퀀트 개발

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.23 04:52

기사 3줄 요약

1 구글과 KAIST가 AI 메모리 6배 아끼는 터보퀀트 기술 개발
2 KV 캐시 압축으로 모델 정확도 유지하며 연산 속도 8배 향상
3 온디바이스 AI와 검색 엔진 효율 극대화하여 비용 절감 기대

구글 리서치와 카이스트 한인수 교수 공동 연구팀이 인공지능의 고질적인 문제인 메모리 부족 현상을 해결했습니다. 이들은 대형언어모델이 데이터를 처리할 때 발생하는 메모리 과부하를 수학적으로 해결한 알고리즘인 터보퀀트를 발표했습니다. 터보퀀트는 인공지능이 문맥을 기억하는 공간인 KV 캐시를 기존보다 6배 이상 압축합니다. 놀라운 점은 데이터를 이렇게 많이 줄였음에도 인공지능이 내놓는 답변의 정확도는 그대로 유지한다는 사실입니다.

인공지능 성능 갉아먹는 메모리 병목 현상이란

현대 인공지능은 단어의 의미를 고차원적인 수치 집합으로 이해하고 처리합니다. 인공지능이 똑똑해질수록 이 수치가 방대해지는데 이는 시스템을 느리게 만드는 결정적인 원인이 됩니다. 특히 긴 문장을 처리할 때 인공지능은 이전 내용을 기억하기 위해 일종의 디지털 요약장을 만듭니다. 데이터가 쌓일수록 이 요약장의 크기가 커지면서 메모리 용량을 모두 차지해 성능이 떨어지는 병목 현상이 발생합니다. 기존의 압축 기술은 데이터를 줄이는 과정에서 정보를 보정하기 위한 추가적인 데이터가 필요했습니다. 하지만 터보퀀트는 수학적인 기법을 사용하여 이러한 숨은 비용을 완전히 없애는 데 성공했습니다.

폴라퀀트와 QJL이 만드는 압축의 신기술

터보퀀트의 핵심 비결은 데이터를 바라보는 방식 자체를 바꾼 폴라퀀트 기술에 있습니다. 기존에는 데이터를 직각 좌표로 분석했지만 연구팀은 이를 방향과 거리 중심의 극좌표로 변환했습니다. 이 방식은 인공지능 데이터가 특정 패턴을 가지며 둥글게 모이는 성질을 이용합니다. 데이터를 원형 구조 위에 정렬하면 복잡한 계산 과정이 생략되어 메모리 오버헤드를 구조적으로 제거할 수 있습니다. 여기에 QJL이라는 기술이 더해져 미세한 오차까지 정밀하게 보정합니다. 단 1비트의 정보만으로 오차를 제어하며 모델의 정확도를 원본 수준으로 유지하는 역할을 수행합니다.

실제 사용 환경에서 속도 8배나 빨라진다

연구팀이 엔비디아의 최신 그래픽 장치에서 실험한 결과 연산 속도가 기존보다 최대 8배나 빨라졌습니다. 이는 이론적인 수치를 넘어 실제 서비스 환경에서 즉시 체감할 수 있는 엄청난 향상입니다. 젬마와 미스트랄 같은 유명 인공지능 모델을 대상으로 한 테스트에서도 완벽한 성능을 입증했습니다. 방대한 텍스트 속에서 특정 정보를 찾는 능력이나 벡터 검색 영역에서도 기존 기술보다 뛰어난 성적을 기록했습니다. 이 기술은 별도의 추가 학습 없이도 모든 인공지능 모델에 즉시 적용할 수 있는 범용성을 갖췄습니다. 구글의 제미나이 서비스는 물론이고 스마트폰에 들어가는 온디바이스 AI 환경에서도 핵심 기술로 쓰일 전망입니다.

전 세계가 주목하는 카이스트 교수의 성과

이번 연구는 국내 학계의 역량이 글로벌 빅테크 기업의 핵심 알고리즘 설계에 직접 기여했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 한인수 교수는 이번 프로젝트에서 1비트 오차 보정 기술 설계를 주도하며 기술적 임계치를 돌파했습니다. 전문가들에 따르면 터보퀀트는 인공지능 인프라 운영 비용을 획기적으로 낮추는 전환점이 될 것입니다. 인공지능 서비스의 단가가 낮아지면 더 많은 분야에서 저렴하고 강력한 인공지능을 사용할 수 있게 됩니다. 효율성이 높아지면 오히려 인공지능 모델에 대한 수요가 폭발적으로 늘어나는 경제적 현상도 기대됩니다. 이번 연구 결과는 올해 열리는 권위 있는 국제 인공지능 학술대회에서 정식으로 발표될 예정입니다.