韓国KAIST教授、メモリ中心のAIシステム開発発表

研究開発

韓国KAIST教授、メモリ中心のAIシステム開発発表

韓国科学技術院(KAIST)の研究チームが世界で初めて「Processing-In-Memory(PIM)」技術を基盤にした人工知能推薦システム学習アルゴリズム加速に最適化された知能型半導体システムの開発に成功したと16日発表した。同研究はサムスン未来技術育成財団の支援で行われた。

KAIST電気電子工学部のユ・ミンス教授の研究チームが、PIM技術基盤のメモリ中心の人工知能加速器半導体システムを開発した。ユ・ミンス教授は関連する分野でのこれまでの卓越した研究成果を認められ、今年度、アジアで唯一のFacebook Faculty Research Awardの受賞者となった。

人工知能技術を基盤にして考案されたレコメンドシステムアルゴリズムは、Google、Facebook、YouTube、Amazonなどのビッグテック企業の、コンテンツのオススメリストやパーソナライズド広告の制作基盤となる核心人工知能(AI)技術である。オンライン広告からの収益がGoogleやFacebookなどのシリコンバレーのビックテック企業の主な収益モデルとなっていることもあり、最近、高度なレコメンド人工知能技術の需要が急増している。Facebookが最近公開した資料によると、Facebookのデータセンターで行われる人工知能演算の70%が推薦アルゴリズムの処理演算であり、人工知能アルゴリズム学習に使われるコンピューティング資源の50%が推薦アルゴリズムの学習に使われている。
 

(画像:既存のディープラーニング学習アクセラレータシステムにPIM技術を適用した加速器システムの模式図=KAIST提供)

 
ユ・ミンス教授の研究チームは最近、メモリ半導体に人工知能演算機能が加えられたPIM技術基盤の知能型半導体システムの開発に成功した。同システムは、人工知能推薦システムアルゴリズムの学習過程において、NVIDIAのグラフィックボードを使用する既存の人工知能加速システムに比べ最大21倍の速度向上効果を見せた。

ユ・ミンス教授は韓国ソガン大学校で学士、KAISTで修士、アメリカテキサス大学オースティン校で博士学位を取得した。2014年に人工知能コンピューティング技術企業のNVIDIA本社に入入社後、人工知能コンピューティング加速のための多様なハードウェア及びソフトウェアシステム研究を主導し、2018年からKAISTの電気電子工学部教授として在職中だ。

電気電子工学部のグォン・ヨンウン博士課程学生が第一著者、イ・ユンジェ修士課程学生が第二著者として参加したこの研究は、世界最高の推薦システム学習用加速器システム開発という学術的価値を認められ、来年度2月にコンピュータシステム構造分野の国際学術大会、IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)で発表される。(論文題目: Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training)


 
 
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