'뉴로모픽 컴퓨팅 기술 한발 더'…인텔, '로이히2' 칩∙'라바' SW 프레임워크 발표
'뉴로모픽 컴퓨팅 기술 한발 더'…인텔, '로이히2' 칩∙'라바' SW 프레임워크 발표
  • 김문구 기자
  • 승인 2021.10.01 09:42
  • 댓글 0
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인텔4 선행양산 공정 활용하고 100만개 뉴런으로 증가
개발자 혁신 및 상용화로의 여정 가속화
2세대 뉴로모픽 연구 칩 '로이히2' 다이
2세대 뉴로모픽 연구 칩 '로이히2' 다이

[아이티비즈 김문구 기자] 인텔은 1일 2세대 뉴로모픽 연구 칩 ‘로이히 2’ 및 신경 구조에서 영감을 받은 응용프로그램 개발을 위한 오픈소스 소프트웨어 프레임워크 ‘라바(Lava)’를 발표했다. 이번 발표는 뉴로모픽 기술 발전에서 인텔의 지속적인 진전을 보여준다. 

마이크 데이비스 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 연구소장은 “로이히2와 라바는 기존의 로이히를 사용한 수년간의 공동 연구를 기반으로 확보한 통찰력의 결실이다. 이번 공개한 2세대 칩은 뉴로모픽 프로세싱의 속도, 프로그래밍 역량 및 용량을 크게 향상시켰으며, 전력 및 지연시간 등이 제한된 환경의 지능형 컴퓨팅 애플리케이션에서도 폭넓게 활용될 수 있다”며 “인텔은 라바를 오픈 소싱함으로써 현장에서의 소프트웨어 융합, 벤치마킹 및 플랫폼 간 협업의 필요를 충족하며, 상용화를 향한 진전을 가속할 것”이라고 밝혔다.

생물학적 두뇌와 더 유사하게 작동하는 칩을 만들기 위해 신경 과학으로부터 확보한 통찰력을 활용하는 뉴로모픽 컴퓨팅은 시각, 음성 및 제스처 인식부터 정보 검색, 로보틱스 및 제한된 상황에서의 최적화된 문제 해결능력 등 광범위한 엣지 애플리케이션에서 필요로 하는 에너지 효율성, 계산 속도, 학습 효율성을 대폭 개선하고자 개발됐다. 

현재까지 인텔이 파트너사와 함께 선보인 애플리케이션에는 로봇 팔, 뉴로모픽 피부, 후각 감지 등이 포함된다.

로이히2 는 1세대 로이히 칩을 활용한 3년 간의 연구 결과와 인텔의 공정 기술 및 비동기식 설계 방법을 통합해 제작됐다. 로이히2는 신경 구조에서 영감을 받은 새로운 수준의 알고리즘과 애플리케이션을 지원하는 동시에, 한 개의 칩당 최대 100만개의 뉴런으로 최대 10배  빠른 처리 속도, 최대 15배  높은 리소스 밀도 및 향상된 에너지 효율성의 진전을 달성했다. 로이히2는 인텔의 프로세스 기술 개발 그룹과의 긴밀한 협력을 통해 선행양산(pre-production) 버전의 인텔4 공정으로 제작되었다. 인텔4공정은 극자외선(EUV) 석판을 사용함에 따라 과거 공정 기술에 비해 레이아웃 설계 규칙이 단순화됐으며, 이를 통해 로이히2 칩을 빠르게 개발할 수 있었다.

라바 소프트웨어 프레임워크는 뉴로모픽 연구 커뮤니티에서 필요로 하는 공통 소프트웨어 프레임워크를 제공한다. 개방적이고 모듈화되었으며 확장 가능한 프레임워크인 라바는 연구자들과 애플리케이션 개발자들이 상호간의 연구 결과를 토대로 발전할 수 있도록 지원하며, 공통 도구, 방법론 및 라이브러리를 활용할 수 있도록 지원한다. 라바는 기존 및 뉴로모픽 프로세서 등 이기종 아키텍처에서 원활하게 실행할 수 있으며, 교차 플랫폼 실행 및 다양한 AI, 뉴로모픽 및 로보틱 프레임워크와 상호 운용이 가능하다. 개발자들은 이제 전용 뉴로모픽 하드웨어에 접근하지 않고도 뉴로모픽 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 라바를 다른 플랫폼에서 실행할 수 있는 포팅을 포함해 라바 코드 베이스에 기여할 수 있다.

게르드 쿤데 로스앨러모스 국립연구소 수석 과학자는 “로스앨러모스 국립연구소 연구원들은 로이히 뉴로모픽 플랫폼을 활용해 양자 컴퓨팅 및 뉴로모픽 컴퓨팅 간의 절충점을 살펴보고, 온칩 학습 프로세스를 구현하고 있다. 해당 연구는 난해한 최적화 문제를 풀기위해 급증하는 신경망과 양자 가열 냉각 접근법 간에 유사한 점이 있다는 것을 밝혀냈다. 또한, 신경망을 훈련하기 위한 기본 구성 요소이자 이전에는 뉴로모픽 아키텍처에서 구현할 수 없다고 여겨졌던 역전파 알고리즘이 로이히를 통해 효율적으로 실현될 수 있음을 입증했다. 연구팀은 2세대 로이히 칩으로 해당 연구를 지속할 수 있게 됐다”고 말했다.

로이히2와 라바는 △보다 빠르고 보다 일반적인 최적화 기능 △지속적이고 연관성 있는 학습을 위한 새로운 접근법 △딥러닝으로 훈련 가능한 새로운 신경망 △실제 로봇 시스템, 기존 프로세서 및 새로운 센서와의 매끄러운 통합 등과 같이 연구자들이 실시간 처리, 문제 해결, 적용 및 학습을 위한 신경 구조에서 영감을 받은 새로운 애플리케이션을 개발하고 특성화 할 수 있는 도구를 제공한다.

2세대 뉴로모픽 연구 칩 '로이히2' 다이 실물 크기 비교
2세대 뉴로모픽 연구 칩 '로이히2' 다이 실물 크기 비교

인텔뉴로모픽리서치커뮤니티(INRC)에는 현재 150개 이상의 회원이 소속되어 있으며, 올해 포드, 조지아 공과대학교, 레이시온테크놀로지, 텔레다인플리어, 사우스웨스트연구소 등이 새롭게 합류했다. 신규 회원들은 인텔과 협력해 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당길 수 있도록 학계, 정부 및 산업 파트너들과 함께 연구를 이어갈 예정이다.

에디 리온고사리 엑센추어 랩 수석과학자 겸 총괄은 “로이히2 칩과 라바 API와 같은 진전은 뉴로모픽 컴퓨팅에 있어 중요한 단계다. 차세대 뉴로모픽 아키텍처는 향후 확장 현실 헤드셋 혹은 지능형 모바일 로봇에 동력을 제공할 수 있는 액센추어 랩의 뉴로모픽 컴퓨터 비전 알고리즘 연구에 매우 중요하게 활용될 것”이라며 “새로운 칩은 초-차원 컴퓨팅에 훨씬 더 효율적이며 좀더 진보적인 온칩 학습을 가능하게 하는 기능을 제공하는 한편, 라바 API는 개발자들에게 뉴로모픽 시스템을 구축할 수 있는 보다 간단하고 능률적인 인터페이스를 제공한다”고 설명했다.

뉴로모픽 상용화를 위한 진전에는 ① 알고리즘 및 애플리케이션 연구 결과를 반영해 뉴로모픽 하드웨어의 지속적인 개선, ② 개발자가 서로 다른 그룹의 최상 알고리즘 아이디어를 벤치마킹, 통합 및 개선할 수 있도록 공통된 교차 플랫폼 소프트웨어 프레임워크 개발, ③ 단기적 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 상용화 사례를 찾기 위한 산업, 학계 및 정부 전반에 걸친 심층적인 협업 등 세 가지 축의 노력이 필요하다.

인텔의 이번 발표는 이러한 세 가지 영역을 모두 포함하며, 새로운 기술을 바탕으로 컴퓨팅의 기초부터 다시 탐구하고 있는 뉴로모픽 연구자들에게 지능형 정보 처리의 획기적인 발전을 달성할 수 있도록 지원하는 도구를 제공할 예정이다.



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