이화여자대학교 인공지능대학 컴퓨터공학과

컴퓨터공학과 학부생 황재은(제1저자, 4학년), 석박사 통합과정생 정은비, 이제인(이상 윤명국 교수 연구팀)이 작성한 논문 「Restructuring Implicit GEMM Workflow for Complex-Valued Convolution」이 SCIE 등재 저널 IEEE Access에 게재 확정되었다. 

본 논문에서는 복소수 신경망 (CV-CNN)의 GPU 연산 과정에서 발생하는 구조적 비효율에 주목하였다. 기존 방식이 복소수 연산을 여러 실수 연산으로 분해하는 과정에서 불필요한 데이터 이동과 커널 실행 오버헤드가 발생하는 문제를 분석하고, 이를 해결하기 위해 연산 통합, 연산 순서 재구성, 단일 커널 기반 처리 기법을 제안하였다. 그 결과, 정확도를 유지하면서 기존 대비 최대 27.8%의 추론 속도 향상을 달성하였다.

이번 연구는 딥러닝 연산의 성능을 단순 연산 수준이 아닌 GPU 연산 실행 구조 관점에서 개선했다는 점에서 의의가 있으며, 복소수 신경망의 효율적 활용과 관련 연구 발전에 기여할 것으로 기대된다.

[황재은, 정은비, 이제인]