기술/연구

“6배 압축 성공?” 구글-KAIST가 만든 혁명 터보퀀트

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.29 21:09

기사 3줄 요약

1 구글과 KAIST가 메모리 6배 압축하는 터보퀀트 전격 공개
2 AI 연산 속도 8배 높이고 정확도 손실은 제로 수준 달성
3 저비용 고효율 AI 시대 여는 핵심 기술로 자리 잡을 전망

구글 리서치와 카이스트 한인수 교수팀이 인공지능의 고질적인 메모리 부족 문제를 해결했습니다. 이번에 공개된 터보퀀트는 대형언어모델의 연산 구조를 수학적으로 재설계한 기술입니다. 인공지능이 문맥을 기억하는 공간을 기존보다 6배 이상 압축하면서도 정확도는 그대로 유지합니다. 추가 학습 없이 즉시 적용할 수 있다는 점에서 인공지능 인프라의 판도를 바꿀 것으로 보입니다.

메모리 부족한 인공지능 한계 넘어서나

최근 발표된 연구에 따르면 현대 인공지능 모델은 방대한 데이터를 수치 집합으로 이해합니다. 모델이 정교해질수록 이 정보는 늘어나고 메모리를 엄청나게 차지하게 됩니다. 특히 긴 문장을 처리할 때 사용하는 기억 공간인 캐시 메모리는 시스템을 느리게 만드는 주범입니다. 이 문제를 해결하지 못하면 인공지능 서비스의 가격이 비싸지거나 속도가 느려질 수밖에 없습니다.

데이터 지도를 동그랗게 그리는 비결

터보퀀트의 핵심은 데이터를 바라보는 좌표계 자체를 바꾸고 오차를 정밀하게 제어하는 방식에 있습니다. 기존 기술이 값을 줄이는 데 집중했다면 이 기술은 데이터 구조를 재구성합니다. 폴라퀀트 기술을 이용해 데이터를 거리와 방향이라는 새로운 기준으로 정렬합니다. 매번 달라지는 경계값을 계산할 필요가 없어서 메모리 비용을 구조적으로 제거할 수 있습니다.

압축은 더 세게 속도는 더 빠르게

여기에 1비트만으로 미세한 오차를 보정하는 기술이 더해져 완성도가 높아졌습니다. 고차원 데이터를 축소하면서도 정보 왜곡을 최소화하는 수학적 기법을 적용했습니다. 성능 평가 결과 엔비디아 가속기 환경에서 기존 대비 최대 8배 빠른 속도를 기록했습니다. 메모리 사용량은 6분의 1로 줄었지만 모델의 답변 정확도는 원본 수준을 유지했습니다.

한국 연구자가 이끈 기술의 가치

이번 연구에는 카이스트 한인수 교수가 핵심 알고리즘 설계를 주도하며 큰 기여를 했습니다. 학계에서는 이번 기술이 인공지능 서비스 단가를 낮춰 대중화를 이끄는 촉매제가 될 것으로 봅니다. 비록 다른 연구팀과 실험 방식에 대한 논란이 있었지만 기술적 성과는 인정받는 분위기입니다. 구글의 제미나이 서비스를 포함해 다양한 분야에서 표준 기술로 자리 잡을 가능성이 큽니다.