그래파이 CEO이자 KAIST 전산학부 교수인 김민수 교수 연구팀이 여러 대의 GPU 서버를 사용하는 기존 방식에서 벗어나, 단 한 대의 GPU 서버만으로 초대규모 GNN 모델을 초고속으로 학습할 수 있는 ‘FlexGNN’ 기술을 개발했습니다. 이 시스템은 데이터베이스의 쿼리 최적화 기법을 AI 학습에 도입하여 GPU, 메인 메모리, SSD 간의 데이터 흐름을 최적으로 제어함으로써, 메모리 부족 문제를 해결하고 기존 기술 대비 학습 속도를 최대 95배까지 향상했습니다. 이를 통해 기후 예측이나 신소재 발견과 같이 정밀한 분석이 필요한 분야에서 슈퍼컴퓨터를 능가하는 풀 그래프(Full-graph) AI 구현이 가능해졌습니다.
이번 연구에는 그래파이(Graphy)의 배정민 연구원이 제1 저자로, 한동형 CTO가 제2 저자로 참여했으며, 김민수 대표는 교신저자를 맡았습니다. 연구팀이 개발한 FlexGNN 기술은 세계 최고 권위의 데이터마이닝 학술대회인 ‘ACM KDD’에서 발표되었으며, 그래파이의 차세대 그래프 데이터베이스 솔루션인 ‘그래프온(GraphOn)’에 적용되어 실제 산업 현장의 데이터 분석 효율을 획기적으로 높일 예정입니다.