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삼성전자, 구글 클라우드 ’TPU’로 빅스비 AI 모델 학습 속도 18배 향상

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삼성전자, 구글 클라우드 ’TPU’로 빅스비 AI 모델 학습 속도 18배 향상

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구글 클라우드
삼성전자가 구글 클라우드의 맞춤형 머신러닝 솔루션 클라우드 TPU(Tensor Processing Unit)를 도입해 삼성전자 인공지능(AI) ‘빅스비(Bixby)’ 기능을 높였. 이로인해 빅스비의 AI 모델 학습 속도가 기존 모델 대비 18배 향상됐다.

우경구 삼성전자 무선사업부 AI팀 상무는 21일 “삼성전자는 구글과의 협업을 통해 클라우드 TPU를 활용하여 빅스비의 모델 학습 단계를 빠르고 확장성 있는 구조로 성공적으로 바꿨다”며 “빅스비의 사용자 경험을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 모바일에서의 새로운 경험을 선사하기 위해 협업을 지속할 것”이라고 말했다.
빅스비는 2020년 기준 전 세계 1억6000만 대 이상의 디바이스에서 9개 언어로 서비스되고 있는 세계적인 지능형 보이스 어시스턴트다.

삼성전자는 데이터 인식 속도와 학습 결과의 정확도를 더욱 향상시키기 위해 트랜스포머(Transformer) 기반 새로운 엔드투엔드(End-to-end, E2E) 자동음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR) 엔진을 개발해 지난 4월 정식 서비스를 시작했다. 이후 AI 모델의 학습 속도를 더욱 향상시키기 위해 E2E ASR 엔진의 모델 학습에 구글 클라우드 TPU를 도입했다.

클라우드 TPU는 구글 클라우드에서 AI 서비스를 사용해 최첨단 머신러닝 모델을 실행하도록 지원하는 맞춤형 머신러닝 주문형반도체(ASIC)다. 삼성전자는 딥러닝의 핵심 연산에 최적화된 클라우드 TPU를 도입해 빅스비의 해외 언어 서비스 확장으로 급증한 음성인식 데이터를 빠르게 처리함으로써 더욱 효율적인 모델 학습 프로세스를 만들 수 있었다. 기존 모델이 약 180시간에 걸쳐 처리했던 학습량을 10시간만에 처리하며 속도를 18배 향상시켰다.

삼성전자는 클라우드 TPU의 유연한 모델 확장과 구글 클라우드의 적극적인 AI 기술 지원으로 빅스비 서비스 품질을 더욱 고도화했다. 클라우드 TPU는 단일 팟(Pod)에서 최대 2048개의 연산 노드까지 확장해 E2E ASR 엔진의 학습에 사용되는 머신러닝 작업 부하를 효율적으로 분산시킨다.

구글 클라우드는 10월 21일부터 23일까지 총 3일에 걸쳐 ‘구글 클라우드 넥스트 온에어 리캡: 서울’을 온라인으로 진행한다. 이번 행사에서는 지난 7월 부터 9주에 걸쳐 진행된 구글 클라우드 넥스트 ‘20: 온에어에서 소개된 주요 내용을 공유하고, 삼성전자, 현대카드, 기아자동차, SK주식회사, LG유플러스 등 다양한 산업의 고객이 구글 클라우드와 함께한 비즈니스 혁신 사례를 소개할 예정이다.


민철 글로벌이코노믹 기자 minc0716@g-enews.com