포스텍, 기존 AI 기반 통신 복호기의 높은 연산량과 메모리 요구 한계 극복하는 기술 개발

AI 요약

포스텍 김용준 교수 연구팀은 노종선·김상효·곽희열 교수와 공동 연구로 기존 AI 기반 채널 복호기의 높은 연산량과 메모리 요구를 극복한 기술을 개발했다고 6일 밝혔습니다. 연구팀은 복잡한 행렬 계산 대신 벡터 연산으로 어텐션 구조를 설계해 연산량이 데이터 길이에 비례하도록 만들었고, 그 결과 EfficientMPT는 메모리 사용량을 최대 91%, 연산량을 최대 57%까지 줄이면서도 오류 정정 성능을 유지했습니다. EfficientMPT는 한 번 학습하면 다양한 종류와 길이의 데이터에 적용 가능한 파운데이션 모델로 6G·AI-RAN·SSD 등 차세대 통신 및 저장 장치에 활용될 것으로 기대되며, 해당 기술은 지난달 23일부터 27일까지 열린 ICLR에서 발표되었습니다.