올해 하반기부터 본격적으로 스마트폰을 비롯한 각종 센서, 스마트 스피커, 사물인터넷(IoT) 기기 등에  AI전용칩이 탑재될 전망이다.  

지난해 애플, 인텔, 화웨이(하이실리콘) 등이 잇따라 인공지능(AI) 프로세서를 출시하는 와중에도 전용 프로세서 기술을 공개하지 않고 있던 ARM이 드디어 머신러닝(ML, Machine Learning) 프로세서 'ML'과 객체인식(OD, Object Detection) 프로세서 'OD'를공개했다. 

Arm(지사장 임종용)은 AI전용 프로세서와 신경망(Neural network , NN) 설계자산(IP) 제품군 ‘프로젝트 트릴리엄(Project Trillium)’을 올해 중순 출시한다고 22일 밝혔다.

각 프로세서는 ‘Arm ML’ 아키텍처를 기반으로 설계했다. 기존 중앙처리장치(CPU), 그래픽프로세서(GPU), 가속기(accelerators)로는 ML이나 사물인식 데이터를 비효율적으로 처리하기 때문에 특화된 프로세서를 제공한다고 회사측은 설명했다. 

‘ML’ 프로세서로 모바일 컴퓨팅을 하면 초당 4.6조 이상의 연산을 수행할 수 있고, 지능형 데이터 관리를 통해 실제 응용 프로그램에서는 유효처리량(TOPs)이 2~4배 많아진다.   

발열, 비용 등 제한된 조건 내에서도 소비전력당 초당 3조이상 연산(TOPs/W) 효율성을 제공할 수 있다.

Arm은 ‘OD’ 프로세서는 사람과 기타 사물을 효율적으로 식별하도록 특수 설계됐다. 초당 60프레임 속도로 초고선명(FHD) 해상도를 실시간 식별할 수 있고, 기존 디지털시그널프로세서(DSP)보다 성능을 최고 80배 개선했다. ARM측은 프레임당 식별 가능한 사물의 수는 무한대에 가깝다고 전했다. 

‘Arm NN’ 소프트웨어는 ‘Arm 컴퓨트 라이브러리(Arm Compute Library)’, ‘ CMSIS-NN’과 함께 사용하면 신경망에 최적화 된다. 텐서플로우(TensorFlow), 카페(Caffe), 안드로이드 NN 등 NN 프레임워크와 ‘코어텍스(Coretex)’ CPU, ‘말리(Mali)’ GPU, ML 프로세서간 통합 개발을 할 수 있다. 
 

르네 하스(Rene Haas) IP제품그룹 대표는 “AI가 엣지 디바이스(스마트폰, 웨어러블 기기 등 소비자 제품)에 적용되고 있어 소비전력을 최소화 시키면서 최고의 컴퓨팅 성능을 내야하는 게 업계의 수요”라며 “이를 위해 ML 플랫폼을 개발했다”고 말했다. 
 

Arm은 ML IP 제품군을 오는 4월 시연하기 시작하고, 올해 중순 출시할 계획이다.