기술/연구

“GPU 부족 문제 끝났다?” 구글 터보퀀트 AI 메모리 6배 압축 성공

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.05.01 05:38

기사 3줄 요약

1 구글과 KAIST 팀 AI 메모리 6배 압축 터보퀀트 공개
2 성능 저하 없이 연산 속도 8배 향상 및 효율성 극대화
3 한인수 교수 주도로 수학적 한계 돌파한 AI 표준 기술

인공지능 기술이 발전하면서 컴퓨터의 메모리 부족 문제는 큰 걸림돌이 되었습니다. 구글 리서치와 카이스트 등의 공동 연구팀에 따르면 인공지능의 기억 장치인 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술인 터보퀀트를 발표했습니다. 이 기술은 대형언어모델이 정보를 기억하는 공간을 기존보다 6배 이상 압축하는 성과를 냈습니다. 별도의 추가 학습 없이도 즉시 적용할 수 있어 인공지능 산업의 효율을 극대화할 수 있는 핵심 기술로 평가받습니다.

AI가 똑똑해지면 기억장치도 커지는 법

현대 인공지능은 단어의 의미나 이미지의 특징을 고차원적인 수치 집합으로 이해합니다. 모델이 정교해질수록 이 수치들이 차지하는 용량이 늘어나 시스템이 느려지는 병목 현상이 발생하게 됩니다. 특히 긴 문장을 처리할 때는 과거의 내용을 기억하는 공간인 브이 캐시가 방대해지면서 메모리 과부하를 일으킵니다. 지금까지는 데이터를 압축하면 인공지능의 성능이 떨어지는 문제가 있어 해결이 어려웠습니다.

좌표를 바꿔서 메모리 다이어트 성공

터보퀀트는 데이터를 바라보는 수학적 좌표계 자체를 바꾸는 혁신적인 방식을 도입했습니다. 기존의 복잡한 위치 정보 대신 거리와 방향만을 기록하는 극좌표계 방식으로 변환하여 저장 공간을 줄였습니다. 여기에 큐제이엘이라는 기법을 결합하여 압축 과정에서 생기는 미세한 오차를 1비트의 정보로 완벽하게 보정했습니다. 덕분에 메모리 사용량은 6분의 1로 줄이면서도 인공지능의 정확도는 원본과 동일한 수준으로 유지하게 되었습니다.

한국인 교수가 주도한 수학의 힘

이번 연구에는 카이스트의 한인수 교수가 핵심 연구자로 참여하여 수학적 한계를 돌파했습니다. 한인수 교수는 오차 보정 기술인 큐제이엘 알고리즘 설계를 주도하며 기술의 완성도를 높이는 데 기여했습니다. 실제로 엔비디아의 최신 반도체 환경에서 실험한 결과 연산 속도가 기존보다 최대 8배나 빨라지는 것을 확인했습니다. 인공지능 서비스의 운영 비용을 낮추고 온디바이스 인공지능 대중화를 앞당기는 중요한 전환점이 될 것으로 보입니다. 이 기술은 구글의 인공지능 서비스인 제미나이 고도화뿐만 아니라 글로벌 검색 엔진과 다양한 인공지능 환경에 표준으로 자리 잡을 전망입니다. 연구 결과는 다가오는 국제 학술대회에서 발표될 예정이며 앞으로 인공지능 생태계 전반에 큰 변화를 불러올 것으로 기대됩니다.