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[IT뉴스]'메모리 6배 압축' 삼전닉스 주가 박살낸 신기술...한국인 교수가 만들었다 [지금이뉴스]

온카뱅크관리자

2026-03-28 18:47:30

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          <p contents-hash="f431bf34a8f86478f47a9baf8567a1d625db7968da2d6ef9a5bd66356dd92a1d" dmcf-pid="Pg1UwoqFdg" dmcf-ptype="general">구글이 인공지능(AI) 성능을 좌우해온 `메모리 병목`을 뚫기 위해 제시한 차세대 알고리즘 `터보퀀트`가 메모리 반도체 시장에 충격을 주고 있습니다. </p>
          <p contents-hash="614b71efb7045476e541c0bbc31a73d2a15028a9f332f9ba0bcfbf88f50bc45e" dmcf-pid="QaturgB3io" dmcf-ptype="general">이 기술이 공개되자 시장은 즉각 반응했는데, 실제 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 기업 주가는 단기 충격을 받기도 했습니다. </p>
          <p contents-hash="4352508afc437fcf4bb5ec3ce45b3dda9a8a56fb00a5c08fa4ff8984d31dedca" dmcf-pid="xNF7mab0iL" dmcf-ptype="general">터보퀀트 연구에 참여한 한인수 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수는 27일 KAIST를 통해 "AI가 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산하는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망"이라고 밝혔습니다. </p>
          <p contents-hash="7e544578e608dbdf7fbaa2ca3d18e0e26eb97f61e1a6ccca52e0e00ff4b7892d" dmcf-pid="y0gkK3rNdn" dmcf-ptype="general">터보퀀트는 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능을 유지하는 차세대 양자화 알고리즘입니다. </p>
          <p contents-hash="2068db81283e91c10ed06f44daa260f8908f092c8ae79f1c604a88e8e14919ac" dmcf-pid="WpaE90mjdi" dmcf-ptype="general">AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤 벡터 간 유사도를 계산해 작동합니다. </p>
          <p contents-hash="0a5288041b0dddfc2ef7c9dfb3ef0bf4dcef5211af62f4b3b76d020a28583bdd" dmcf-pid="YUND2psAJJ" dmcf-ptype="general">이 과정에서 고정밀 데이터가 필요해 막대한 메모리 자원이 필요한데, 터보퀀트는 이를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 양자화 기술을 활용했습니다. </p>
          <p contents-hash="60a09c14e7ad99c23f577f78dc430d9492283358d1856a05da311ae6d49d466a" dmcf-pid="Gqks8zhDed" dmcf-ptype="general">소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로 핵심 정보를 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담은 크게 줄이면서도 정확도 저하는 거의 없는 것으로 나타났습니다. </p>
          <p contents-hash="55d7b1d9f125efb8b73e5df13e017e0b9321f4a00b48800021b18cec8438c415" dmcf-pid="HBEO6qlwRe" dmcf-ptype="general">터보퀀트는 우선 1단계에서 입력 데이터를 무작위로 회전시킨 뒤 각 요소를 개별 양자화해 데이터 내 극단값을 줄여 압축 효율을 높입니다. </p>
          <p contents-hash="74b00e55bcb2e5d677f2cd0554cd35916b64999d6d6ef8810d9901209d7725a8" dmcf-pid="XbDIPBSrnR" dmcf-ptype="general">이 방식은 한 교수가 기존에 참여한 `폴라퀀트` 연구에서도 활용됐습니다. </p>
          <p contents-hash="b90ed065fe2326f25b7589a2a9126db7abc489d75e524fc81b3748b778de6486" dmcf-pid="ZKwCQbvmiM" dmcf-ptype="general">이어 2단계에서는 1단계 오차를 다시 한번 양자화해 데이터를 -1, 1 값으로만 표현하는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법으로 연산 효율을 극대화합니다. </p>
          <p contents-hash="9dedbc771cca92f98e5d451ee92f0802b1bc0c98878f1d378f569aeff7b19a28" dmcf-pid="59rhxKTsMx" dmcf-ptype="general">한 교수는 이번 기술이 반도체 메모리 시장에 중장기 활력을 불어넣을 것으로 기대했습니다. </p>
          <p contents-hash="ab7779b6b372d6bba80db6afd05f0b0dff7d0b420df75b9018cd9660c718fa36" dmcf-pid="12mlM9yOnQ" dmcf-ptype="general">단기적으로 동일 AI 모델 구동에 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화하는 것으로 보이지만 AI 대중화의 기폭제가 될 수 있다는 설명입니다. </p>
          <p contents-hash="c2ea570fc107a83203a7da663ca6d7fb1e99396bb1c1e60496577f0b3ed37f08" dmcf-pid="tVsSR2WInP" dmcf-ptype="general">한 교수는 "이번 연구는 AI 메모리 사용량 증가 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다"며 "대규모 AI 모델을 더욱 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다"고 말했습니다. </p>
          <p contents-hash="40459b8b5f80aff32b9d43635b4891f41fdfef8d013745fedfb96e1610e06ff4" dmcf-pid="FfOveVYCR6" dmcf-ptype="general">반도체 전문가들도 터보퀀트가 반도체 시장을 키우게 될 것이라며, 한국 메모리 반도체도 시장 재편 과정에서 위기와 기회를 동시에 마주하게 될 것으로 보고 있습니다. </p>
          <p contents-hash="001e699f84e6ddd7dcdaa63f5fe4c7bca3151b91e75f26a89ad889d7e319b4d6" dmcf-pid="34ITdfGhJ8" dmcf-ptype="general">오디오ㅣAI앵커 </p>
          <p contents-hash="74cf42e8342b922dd98e281f2432d3916fe2bc1cbbd9dadd0d8c79685c680056" dmcf-pid="08CyJ4Hln4" dmcf-ptype="general">제작ㅣ이 선 </p>
          <p contents-hash="1c52a13c2a07da7860f493f9e54c5ed79162a362952ac7380d3879f17a796a33" dmcf-pid="p6hWi8XSdf" dmcf-ptype="general">출처ㅣX@GoogleResearch </p>
          <p contents-hash="94a42f75d3a65bf0116bb84d2ac7984e0940b480f0c6e6ab471935a66abf94a6" dmcf-pid="UPlYn6ZvnV" dmcf-ptype="general">#지금이뉴스</p>
          <p contents-hash="57a81e327321895138ff8d2fd6dcdb791bf16dd7fa5d5c3e69a8f4b145bb06b0" dmcf-pid="uQSGLP5Ti2" dmcf-ptype="general">[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © YTN. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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