수시간 AI 학습, 오류 한 번에 날아갈라…서강대, 데이터 손실 막는 기술 개발
김영재 교수팀, AI 학습 데이터 손실 줄이는 저장 기술 개발체크포인트 쓰기 시간 변동 최대 43배 감소…슈퍼컴퓨터서 검증 서강대학교 연구진이 대규모 인공지능(AI) 모델 학습 과정에서 시스템 장애로 인한 데이터 손실을 줄이고 저장 성능을 높이는 기술을 개발했다. 기존보다 체크포인트 저장 시간의 변동성을 최대 43배 낮춘 성과로, 세계 최고 권위의 AI 학술대회인 'NeurIPS 2026'에 논문이 채택됐다. 서강대는 컴퓨터공학과 김영재 교수 연구팀의 논문이 오는 12월 열리는 국제학술대회 'NeurIPS 2026'에 채택됐다고 1
2026-10-12 10:29