미국 캘리포니아주 마운틴뷰에 있는 구글 본사 건물의 로고./조선DB
구글이 공개한 ‘터보 퀀트(Turbo Quant)’ 논문이 반도체 업계에서 화제다. 이는 인메모리 병목을 해결해 AI 효율성을 극대화하는 알고리즘이다. 인공지능(AI) 붐으로 메모리 반도체 수요가 폭증하는 가운데 이 같은 기술이 확산될 경우, 동일한 AI 성능을 구현하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들 수 있다는 분석이 나온다.
구글 리서치가 25일(현지 시각) 발표한 터보 퀀트는 대규모 언어 모델(LLM)과 비슷한 데이터를 찾아주는 ‘벡터 검색 엔진’에서 발생하는 메모리 병목 현상을 해결하여 AI의 효율성을 극대화하는 데이터 압축 알고리즘이다. AI 모델은 단어의 의미나 이미지의 특징과 같은 복잡한 정보를 처리하기 위해선 엄청난 메모리를 소비해야 한다. 그런데 이 알고리즘을 사용하면 정확도를 유지하면서도 필요 메모리를 줄여줘 효율성을 높여준다. 연구진은 논문에서 “특정 작업에서 성능을 그대로 유지하면서도 필요한 메모리 크기를 최소 6배 감소시켰다”고 밝혔다.
이 같은 기술이 쓰일 경우, 지금보다 메모리 반도체 수요가 둔화할 수 있다는 전망이 나온다. 퀀트 터보 기술을 잘 활용하면 지금보다 적은 양의 메모리로도 복잡한 AI 연산을 할 수 있기 때문이다. 현재는 AI 수요 급증으로, 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등의 메모리 반도체 가격도 급등하고 있다.
실제 이날 메모리 반도체 기업의 주가는 하락세다. 삼성전자는 26일 오후 3시 기준 4% 이상 주가가 하락세고, SK하이닉스 역시 6%대 주가가 떨어졌다. 마이크론도 25일 전날 대비 3% 넘게 하락했다.
다만 반론도 나온다. 메모리 병목 현상이 해결되면 더 많은 데이터 처리를 할 수 있게 돼 메모리 수요가 감소하기보다는 확산할 수 있다는 분석이다.
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