(출처: ARM)
ARM이 다른 주요 IT 기업과 마찬가지로 인공 지능 시장에 뛰어든다고 발표했습니다. 이미 이 시장에 엔비디아, 인텔, AMD 등 주요 기업이 전용 혹은 응용할 수 있는 프로세서를 내놓은 상태이기 때문에 프로세서 시장에서 한축을 담당하는 ARM 역시 여기에 특화된 IP를 내놓을 것이라는 점은 쉽게 예측할 수 있었습니다. 다만 엔비디아처럼 GPU를 특화시키는 방향보다는 여기에 특화된 프로세서와 소프트웨어 솔루션을 내놓는 방향인 것 같습니다.
아직 실물을 내놓은 건 아니지만 ARM이 공개한 슬라이드를 보면 프로젝트 트릴리움은 하드웨어적인 측면에서는 두 가지 프로세서로 구성되어 있습니다. 머신 러닝(ML, Machine Learning)을 위한 프로세서 로직과 사물 인식 (OD, Object Detection)을 위한 프로세서 로직 두 가지입니다.
ARM에 의하면 ML 프로세서는 4.6TOPs (8-bit integer) 연산에 1.5W의 전력을 소모하며 W당 3TOPs의 연산 효율성을 지니고 있습니다. 단 이 전력대 성능비는 현재 프로세서 기준이 아니라 7nm 공정 프로세서 기준이라고 합니다.
OD 프로세서는 기존의 DSP 대비 최대 80배 빠른 사물 인식이 가능하며 1080p 영상에서 실시간으로 이미지를 해석할 수 있다고 합니다. 예를 들어 영상에 나오는 사람 얼굴을 인식하는 기능 등입니다. 이 두 프로세서를 연계하면 사물 인식을 기반으로 한 여러 가지 인공 지능 관련 서비스가 가능할 수 있습니다. 예를 들어 사람 얼굴을 인식하고 누구인지 파악하거나 혹은 이미지나 글자를 인식해서 바로 해석하는 서비스 등입니다.
ML/OD 프로세서는 ARM의 CPU/GPU와 통합한 SoC 형태로 제작이 가능하며 GPU나 CPU를 이용한 인공지능 처리보다 더 빠르고 저전력으로 해당 업무를 해결하도록 도와줄 것입니다. 이를 위해 ARM은 기존에 존재하는 텐서플로나 카페 같은 머신 러닝 관련 툴과 언어로 쉽게 번역할 수 있는 기능을 제공해 기존의 툴을 그대로 사용할 수 이게 한다고 합니다.
물론 인공지능 솔루션을 여기 저기서 내놓고 있기 때문에 ARM의 트릴리움이 얼마나 경쟁력이 있을지는 두고봐야 알겠지만, 확실히 인공지능이 시대의 대세라는 점은 여기서도 느낄 수 있는 것 같습니다. 불과 5년 전까지만해도 매우 특수한 연구분야로 여겨졌던 인공지능이 이제는 필수적인 부분이 되가는 느낌입니다.
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