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[IT뉴스]세계 최대 규모 그래프 연산 처리, KAIST 연구팀이 해냈다
온카뱅크관리자
조회:
86
2025-05-27 09:47:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">고속 처리하는 연산 프레임워크(GFlux, 지플럭스) 개발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FfivAmFOhy"> <p contents-hash="7306c2cc3495e61e956943830f440929dc38a8019097a0b8e3ac0aec301afc17" dmcf-pid="34nTcs3IST" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 세계 최대 규모 그래프 연산 처리 프레임워크를 개발했다. 기존에 컴퓨터 25대로 약 2000초 걸리던 ‘삼각형 개수 세기’를 이번에 개발한 프레임워크를 적용한 단일 컴퓨터로 1184초만에 해냈다.</p> <p contents-hash="c1702a13dfd8149c1c8b7496ec1c78d24053112995cc294f4d804dfd2c7c242d" dmcf-pid="08LykO0Chv" dmcf-ptype="general">인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하고 있다. 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다.</p> <p contents-hash="c06534ff5af3b804e806cb53433ba66a3b1e79b723a8cca2fd9fcd90645dea1d" dmcf-pid="p6oWEIphTS" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 25대의 컴퓨터로 2000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다.</p> <p contents-hash="3767bde3cd65ea6c53f69bc01502ccb7c1a7921290f0cb05bf3b477e1f7625fc" dmcf-pid="UompvXf5Tl" dmcf-ptype="general">KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러와 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 발표했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8859525e6e7b17cc68f7b17074f2f1305a0da9175c5244c6368b4660ab4397c3" dmcf-pid="ugsUTZ41yh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="GFlux의 전체 실행 구조를 나타내는 아키텍처. 스케줄링 계층, 실행 계층, 저장 계층(HGF)의 세 부분으로 구성된다. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/27/inews24/20250527093916338envl.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="tUBa8eOJhW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/27/inews24/20250527093916338envl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> GFlux의 전체 실행 구조를 나타내는 아키텍처. 스케줄링 계층, 실행 계층, 저장 계층(HGF)의 세 부분으로 구성된다. [사진=KAIST] </figcaption> </figure> <p contents-hash="54385e9a667a2a98e9ca7974c695ca0eed9f0bbe761bc6dfd743379a1b6b9a63" dmcf-pid="7aOuy58tTC" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고 이를 효율적으로 GPU에 배분 ,처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다.</p> <p contents-hash="e00f75c3ec580928d51334b5ca4bab804d0ae8d34d80fdfb383c25c678244aaa" dmcf-pid="zNI7W16FvI" dmcf-ptype="general">그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장, 관리한다.</p> <p contents-hash="a2669d47599e6b4f1e6099e6bdbfb404f2a592d9b2259a94b6d7c0ba7d51630f" dmcf-pid="qjCzYtP3SO" dmcf-ptype="general">기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우 1조 간선 규모의 그래프 크기가 9테라바이트(TB)에 이른다. HGF 포맷을 활용하면 이 크기를 4.6테라바이트(TB)로 절반 가까이 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="63ff1b51dcb5451fd0e1a3ecc84615139542d6e12a696d9fff67c8b2ed871ba5" dmcf-pid="BAhqGFQ0vs" dmcf-ptype="general">GPU에서는 메모리 정렬 문제로 그동안 사용되지 않았던 3바이트의 주소 체계를 최초로 활용, GPU 메모리 사용량을 약 25% 절감했다.</p> <p contents-hash="c1a649aac1a78777b7a9229870d23ca08db469b308a84b9af201dc49f37805a4" dmcf-pid="bclBH3xpWm" dmcf-ptype="general">엔비디아(NVIDIA) 쿠다(CUDA)의 통합 메모리(Unified Memory)에 전혀 의존하지 않고 메모리 부족으로 인한 연산 실패를 방지할 수 있도록 메인 메모리와 GPU 메모리를 통합적으로 관리하는 GTask 전용 메모리 관리 기술을 주요 핵심 기술로 포함하고 있다.</p> <p contents-hash="f509bd3c79cb21d1f0365487877537e4ee4a14a30d11e63bb394b75a9c532cfd" dmcf-pid="KkSbX0MUWr" dmcf-ptype="general">김민수 교수는 “최근 그래프 RAG(검색증강생성), 지식 그래프, 그래프 벡터 색인 등 대규모 그래프에 대한 고속 연산 처리 기술의 중요성이 점점 커지고 있다”며 “지플럭스 기술이 이러한 문제를 효과적으로 해결할 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="a3207e92c9e5fa1a497bdd9e269bb05e11579af2701d223fda720c0a323d4487" dmcf-pid="9EvKZpRuTw" dmcf-ptype="general">이번 연구에는 전산학부 오세연, 윤희용 박사과정이 각각 제 1, 2 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 그래파이 소속 한동형 연구원이 제3 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했다.</p> <p contents-hash="54960ac202f3dbc1025183815c1b753016865cbf81680a351f93f9dee0b4fce3" dmcf-pid="2DT95Ue7CD" dmcf-ptype="general">연구 결과(논문명: GFlux: A fast GPU-based out-of-memory multi-hop query processing framework for trillion-edge graphs)는 IEEE 주최 국제데이터공학학술대회(ICDE, International Conference on Data Engineering)에서 지난 5월 22일 발표됐다.</p> <address contents-hash="73ee2d098388ae08c7e9a548b165801a4f2fd656c7e4929e3a5cec2c2021ac5f" dmcf-pid="Vwy21udzCE" dmcf-ptype="general">/정종오 기자<span>(ikokid@inews24.com)</span> </address> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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