ASIC 개발도 준비… 네이버·다음카카오도 개발 착수

SK텔레콤이 인공지능(AI) 가속기로 자일링스의 프로그래머블반도체(FPGA)를 채택했다. FPGA로 데이터센터 작업 효율을 개선하는 한편, 알고리즘이 고도화되면 전용반도체(ASIC)도 만들 계획이다. 


▲16일 자일링스-SK텔레콤 공동 기자간담회에서 라민 론(Ramine Roane) 자일링스 소프트웨어 및 AI 솔루션 부사장, 이강원 SKT 소프트웨어기술원 원장, 안흥식 자일링스코리아 대표, 정무경 SKT팀장이 질의응답에 답변하고 있다./자일링스


이강원 SKT 소프트웨어 기술원 원장은 16일 자일링스-SK텔레콤 공동 기자간담회에서 “자일링스 FPGA를 기반으로 AI 추론(inference) 가속기 ‘AIX’를 개발, 지난 6월부터 AI 음성인식 플랫폼 ‘누구(NUGU)’에 적용했다”며 “향후 데이터센터 기반 작업 전반에 이를 도입할 계획”이라고 말했다.


FPGA는 내부 논리 회로 영역(Logic block)이나 회로 배선을 설계자가 선택해 활용할 수 있는 반도체다. 범용 프로세서나 ASIC과 달리 용도에 따라 그때 그때 기능을 변경할 수 있어 보통 ASIC 개발 전 단계에 활용된다. 


최근에는 개발 주기가 빠른 AI 알고리즘이나 이미지 처리 알고리즘을 처리하는 데 활용되고 있다. 네이버와 다음카카오는 이미지 처리에 쓰이는 FPGA를 개발 중이다.(KIPOST 2018년 7월 23일자 <네이버, 서버용 AI 칩 만든다… 이르면 연내 출시> 참조)


SKT는 자일링스의 FPGA ‘킨텍스 울트라스케일(Kintex UltraScale)’ 제품군 중 ‘KCU1500’ 개발보드(ADK)로 ‘AIX’를 개발했다. ‘KCU1500’ ADK는 FPGA ‘KU115’ 기반으로, 저전력이 강점이다. 


기존 중앙처리장치(CPU) 기반 서버의 슬롯에 끼워 쓸 수 있는 카드(add-in) 형태로, 단일 서버보다 AI 처리 성능이 5배 이상 높다. 즉, 기존 중앙처리장치(CPU) 기반 서버에 ‘AIX’를 적용하면 서버를 5개 증설한 것과 같은 효과를 볼 수 있다.


특히 개발 과정에서 경로 설정(routing)을 최적화해 심층학습(Deep learning) 기술의 핵심인 디지털처리장치(DSP)의 기능을 매 사이클마다 95%의 효율로 작동하게 했다. 


그 결과 자동음성인식(ASR) 기능 기준 GPU보다 1와트 당 성능을 16배 향상시켰다.


라민 론(Ramine Roane) 자일링스 소프트웨어 및 AI 솔루션 부사장은 “보통은 DSP의 기능을 60~70% 활용하는 데 그치지만 SKT는 이를 평균 95%로 끌어올렸다”며 “자일링스개발자포럼(XDF)에서 이 사례를 집중 조명할 계획”이라고 말했다.


▲SKT는 AI 가속기를 AI 플랫폼 전반에 확대 적용할 계획이다./SKT


SKT는 향후 AI 가속기 ‘AIX’를 자연어처리(NLP), 비디오인식, 문자음성 자동 변환 기술(TTS), AI 대화, 개인화, 질의응답(Q&A) 등 데이터 센터에서 처리하는 작업에 확대 적용할 계획이다. 


비디오 기반 차량 보안 서비스에 적용, 오작동해 울린 거짓 경보(false alarm)를 걸러내거나 특정 지역을 감시하는 CCTV에 적용하는 것도 검토 중이다. 시장 상황에 따라 이를 판매할 가능성도 시사했다. 다만 AI 알고리즘 개발(학습)용으로는 GPU를 그대로 쓴다.


이 원장은 “학습(Training)에는 딥러닝 성능이 좋은 GPU가 유리하지만, 추론에 있어서는 전력 소모량이 적고, 응답 속도가 빠른 FPGA가 효율적”이라며 “향후 AI 알고리즘이 고도화될 때를 감안, ASIC 개발도 준비 중”이라고 말했다.



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