[이데일리 강민구 기자] 국내 연구진이 고가의 그래픽처리장치(GPU) 서버에 의존해 운영되는 인공지능(AI) 인프라 문제를 해결할 가능성을 제시했다.

한국과학기술원(KAIST)은 박종세 전산학부 교수를 중심으로 한 애니브릿지 AI팀이 GPU에만 의존하지 않고, 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 차지했다.

이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램이다. AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀들의 기술력과 사업성을 종합 평가해 우수 팀을 선발했다.

애니브릿지 AI팀은 현재 대부분의 거대언어모델(LLM) 서비스가 GPU 인프라에 의존하고 있어, 서비스 규모가 확대될수록 운영 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조적 한계를 안고 있다는 점에 주목했다. 연구진은 문제의 근본원인은 근본 원인이 특정 하드웨어 성능이 아니라, GPU 뿐만 아니라 NPU(AI 계산에 특화된 반도체), PIM(메모리 안에서 AI 연산을 처리하는 차세대 반도체) 등 다양한 AI 가속기를 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층의 부재에 있다고 분석했다.

어어 연구팀은 가속기 종류와 관계없이 같은 인터페이스와 런타임 환경에서 LLM을 서비스할 수 있는 통합 소프트웨어 스택을 제안했다. 특히 GPU 중심으로 고착화된 기존 LLM 서빙 구조의 한계를 지적하고, 여러 종류의 AI 가속기를 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있는 ‘멀티 가속기 LLM 서빙 런타임 소프트웨어’를 핵심 기술로 제시했다.

이 기술을 통해 특정 벤더나 하드웨어에 종속되지 않으면서도, 작업 특성에 따라 가장 적합한 AI 가속기를 선택·조합할 수 있는 유연한 AI 인프라 구조를 구현할 수 있다.

애니브릿지 AI 팀은 앞으로 카카오와 관련 산업 파트너들과의 협력을 통해 기술 고도화와 실증을 진행하고, 차세대 AI 인프라 소프트웨어 분야의 핵심 기술로 발전시켜 나갈 계획이다.

박종세 KAIST 전산학부 교수는 “GPU 중심 AI 인프라의 한계를 넘어 다양한 AI 가속기를 통합하는 시스템 소프트웨어의 필요성을 인정받은 결과”라며 “연구 성과를 산업 현장과 창업으로 확장할 수 있었다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.