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“한국 교수가 구글과 해냈다!” AI 속도 8배 빨라지는 터보퀀트 개발

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.24 07:59

기사 3줄 요약

1 구글과 카이스트가 AI 효율 높인 터보퀀트 공개
2 메모리 6배 아끼고 연산 속도는 최대 8배 빨라져
3 추가 학습 없이 정확도 유지해 AI 대중화 앞당길 듯

인공지능 기술이 눈부시게 발전하면서 구글 리서치와 딥마인드 그리고 카이스트의 한인수 교수가 힘을 합쳐 놀라운 성과를 거두었습니다. 이들은 대형언어모델이 데이터를 처리할 때 겪는 메모리 부족 문제를 해결하기 위해 터보퀀트라는 새로운 알고리즘을 세상에 내놓았습니다. 터보퀀트는 인공지능이 문맥을 기억하는 공간인 캐시 메모리를 기존보다 6배 이상 줄여주는 역할을 수행합니다. 동시에 모델의 정확도는 완벽하게 유지하면서 연산 속도를 8배까지 끌어올려 인공지능 인프라의 효율을 극대화하는 혁신적인 기술로 평가받습니다.

AI의 고질적인 메모리 문제를 해결하다

대형언어모델은 사용자와 대화할 때 이전 내용을 기억하기 위해 키와 값이라는 형태의 데이터를 저장합니다. 대화가 길어질수록 이 데이터가 기하급수적으로 늘어나면서 컴퓨터의 메모리를 전부 차지해 시스템이 느려지는 원인이 됩니다. 이러한 현상을 병목 현상이라고 부르며 인공지능 서비스를 운영하는 비용을 높이는 주범으로 꼽힙니다. 터보퀀트는 인공지능이 기억해야 하는 정보를 매우 효율적으로 압축하여 이 문제를 수학적으로 깔끔하게 해결하는 데 성공했습니다.

한국 연구진이 주도한 기술적 혁신

이번 연구에는 카이스트의 한인수 교수가 공동 연구자로 참여하여 글로벌 인공지능 기술 설계에 직접 기여했습니다. 한 교수는 압축 과정에서 발생하는 미세한 오차를 단 1비트의 정보만으로 보정하는 정교한 기술을 설계하여 완성도를 높였습니다. 일반적으로 데이터를 많이 압축하면 인공지능의 지능이 떨어지기 마련이지만 한 교수의 알고리즘은 정확도를 원본 수준으로 유지합니다. 한국 학계의 역량이 구글과 같은 글로벌 기업의 핵심 서비스 고도화에 핵심적인 역할을 한 셈입니다.

성능은 유지하고 연산 속도는 8배로

실제로 엔비디아의 고성능 그래픽 장치인 H100 환경에서 테스트한 결과 연산 속도가 기존보다 최대 8배나 빨라졌습니다. 단순히 용량만 줄이는 것이 아니라 인공지능이 답을 내놓는 시간까지 획기적으로 단축했다는 사실이 입증되었습니다. 또한 이 기술은 인공지능 모델을 처음부터 다시 학습시킬 필요 없이 기존 모델에 바로 적용할 수 있는 장점이 있습니다. 기업들이 추가적인 시간과 비용을 들이지 않고도 즉시 인공지능 시스템의 성능을 개선할 수 있다는 의미입니다.

AI 대중화를 앞당길 핵심 표준 기술

효율적인 압축 기술은 인공지능 서비스의 단가를 낮추어 더 많은 사람이 고성능 인공지능을 사용할 수 있게 돕습니다. 스마트폰이나 노트북 같은 개인 기기에서도 똑똑한 인공지능을 빠르게 실행할 수 있는 온디바이스 인공지능 시대가 더 빨리 다가올 전망입니다. 터보퀀트는 앞으로 구글의 서비스뿐만 아니라 다양한 글로벌 검색 엔진과 인공지능 비서 서비스의 표준 기술로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 기술의 발전에 따라 인공지능이 우리 일상에 더욱 깊숙이 들어와 편리함을 제공하는 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다.