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  “대다수의 인공신경망 반도체( NPU )가 모델 컴프레션을 지원하지만, 기업에서 직접 시간과 인력을 투입해 개별 모델을 구축해야 해 활용도가 떨어진다. 퓨리오사 AI 는 이 문제를 제조사의 과제로 보고 직접 수백에서 수천 개의 모델을 최적화하고 매뉴얼처럼 배포할 계획이다. 이것이 퓨리오사 AI 가 알고리즘 팀을 운용하는 이유다” 고병건 퓨리오사  AI  알고리즘 팀 파트 리더가 1세대 반도체 ‘워보이( WARBOY )’를 들고 있다 / 출처= IT 동아 AI  가속기, 인공지능 반도체에서 중요한 것은 하드웨어 성능이다. 인공지능을 설계하고 개발하기 위해서는 하드웨어의 성능이 좋아야 하고, 소프트웨어는 이를 활용하기 위한 도구에 가깝다. 하지만 효율이 좋고 뛰어난 하드웨어도 소프트웨어 지원이 미비하면 제성능을 낼 수 없다. 인텔 조차 ‘하드웨어는 25%, 소프트웨어가 75%’라는 기조로 인공지능 생태계를 구축하고 있다. 퓨리오사 AI ( FuriosaAI ) 알고리즘 팀의 모델 컴프레션 파트를 이끄는 고병건 파트 리더도 인터뷰 내내 소프트웨어의 중요성을 강조했다. 왜 퓨리오사 AI 는 직접 소프트웨어 생태계를 만드는지, 또 모델 컴프레션 팀이 별도로 구성된 이유와 의미는 무엇인지에 들어볼 시간을 가졌다. 알고리즘 공학과 모델 압축, 인공지능 개발 효율 높이는 절차 퓨리오사 AI 의 알고리즘 팀은 애플리케이션 파트와 모델 컴프레션 파트로 나뉜다. 고 파트 리더의 경우 모델 컴프레션과 양자화 모델링 업무를 맡고 있다 / 출처= IT 동아 고병건 파트 리더는 알고리즘 팀 소속으로 모델 컴프레션(압축), 양자화 모델링 업무를 맡고 있다. 올해로 10년차인 그는 증강현실 장치의 초소형 디스플레이 모듈을 만드는 팀으로 경력을 시작했고, 이후로 칩스앤미디어에서 심화학습을 활용해 초고화질을 개선하는 알고리즘 개발 업무를 맡았다. 알고리즘은 어떤 문제를 해결할 때 원하는 결과로의 출력을 유도하는 규칙의 집합인데, 인공지능 분야에서는 학습 및...