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[2026-3호] ETRI, 초대형 AI 학습의 ‘메모리 장벽’ 허문다
E보ETRI 보도자료
한국전자통신연구원(ETRI)이 초대형 인공지능 학습의 고질적인 문제인 메모리 부족을 해결하는 핵심 기술을 개발했다.
세 줄 요약
- 개발된 '옴니익스텐드'는 표준 이더넷 기반으로 여러 서버와 가속기의 개별 메모리를 하나의 대용량 풀로 공유하는 구조이다. 실제 테스트에서 메모리 확장 시 LLM 추론 성능이 2배 이상 회복되는 것을 확인했다.
- 기존 고속 직렬 통신 인터페이스(PCIe)는 연결 거리나 시스템 확장에 한계가 있었으나, 이 기술은 이더넷 스위치를 활용해 물리적으로 떨어진 다수 장비도 하나의 메모리 풀로 묶을 수 있다.
- ETRI는 해당 기술을 지난해 프랑스 파리와 미국에서 열린 RISC-V 서밋에 공개했으며, 향후 데이터센터 하드웨어와 차량·선박 등 고신뢰 임베디드 시스템으로의 적용을 추진한다.
한국전자통신연구원(ETRI)이 초대형 인공지능 학습의 고질적인 문제인 메모리 부족을 해결하는 핵심 기술을 개발했다.