글을 이미지나 영상 등으로 바꾸는 멀티모달 기능을 갖춘 GPT-4가 공개되면서 최근의 인공지능(AI) 열풍에 위축된 듯 보이는 메타버스의 완성도가 높아지는 데도 속도가 붙을 전망이다. 19일 정보통신기술(ICT) 업계와 당국에 따르면 GPT-4로 대표되는 생성형 AI는 머신러닝·딥러닝 기술로 이미지, 소리, 움직임 등 현실 세계 데이터를 학습해서 빠르고 정교하게 메타버스 내에 구현할 것으로 기대되고 있다. 인간 개발자가 많은 시간과 노력을 들여 일일이 메타버스 내부를 코딩해 짜던 것을 AI가 대체하면서 아직 2차원 수준에 머무는 메타버스의 고도화가 빨라질 것이라는 의미다. 하지만 생성 AI가 메타버스 시대를 앞당기는 만능 해결사가 되려면 해결해야 할 문제가 있다. 바로 생성 AI를 돌리는 데 소요되는 엄청난 전력 비용이다. 현재 GPU 중심의 컴퓨팅 구조로는 이미지·영상 구현 등 대규모 연산 처리 과정에서 전력 소모가 극심한데 이를 저전력·고효율 AI 반도체 개발로 극복하는 방안이 추진되고 있다. 기술 개발 낭보는 이어지는 중이다. 일례로 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 최근 실사에 가까운 3차원 이미지를 영상으로 표현할 수
기존 GPU 보다 속도 911배 빠르고 에너지 효율 2만6400배 높은 인공지능 반도체 개발 KAIST는 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 실사에 가까운 이미지를 렌더링할 수 있는 인공지능 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 구현하는 저전력 인공지능 반도체인 '메타브레인(MetaVRain)'을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 GPU로 구동되는 기존 레이 트레이싱 기반 3D 렌더링을 새로 제작된 AI 반도체 상에서 인공지능 기반 3차원으로 만들어, 기존의 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없게 되므로 3D 모델 제작에 드는 비용을 크게 줄이고, 사용되는 메모리를 180배 이상 줄일 수 있다. 특히 블렌더 등의 복잡한 소프트웨어를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집과 디자인을 간단한 인공지능 학습만으로 대체하여, 일반인도 손쉽게 원하는 스타일을 입히고 편집할 수 있다는 장점이 있다. 한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 18일부터 22일까지 전 세계 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. 유 교수팀은 인공지능을 통해 3D
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