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[IT뉴스]세계 최대 규모 그래프 연산 처리, KAIST 연구팀이 해냈다

온카뱅크관리자

2025-05-27 09:47:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 고속 처리하는 연산 프레임워크(GFlux, 지플럭스) 개발 
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 [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.
 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.
 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 25대의 컴퓨터로 2000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다.
 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.
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 <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">
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 GFlux의 전체 실행 구조를 나타내는 아키텍처. 스케줄링 계층, 실행 계층, 저장 계층(HGF)의 세 부분으로 구성된다. [사진=KAIST]
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 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.
 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장, 관리한다.
 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.
 GPU에서는 메모리 정렬 문제로 그동안 사용되지 않았던 3바이트의 주소 체계를 최초로 활용, GPU 메모리 사용량을 약 25% 절감했다.
 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.
 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.
 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.
 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.
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