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reVISION은 와트당 계산능력이 GPU보다 6배 이상 빠르다


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글/이공흠 기자(leekh@seminet.co.kr)


스택은 반응속도를 증가시키는 툴이다. 에지에서 클라우드까지 확장되는 애플리케이션을 커버하는 개념이다. “이미 에지고객들이 전세계적으로 80여군데 있고, 한국에도 진행되고 있는 고객이 있다”고 안흥식 지사장은 말했다.
에지에서 클라우드까지 머신런닝을 지원하는 개념이라고 강조했다. reVISION의 [re]는 [response]와 [reconfigurable]의 합성으로 만들어진 단어가 reVISION의 개념이라고 설명했다. 한국말로 [다시]가 아니라는 점을 강조했다. 로보틱스, 드론, 자율주행차 부분에서 revision 개념이 광범위하게 적용될 것으로 기대하고 있다.
안흥식 지사장은 “카메라가 탑재된 애플리케이션에서 보면 기존 시스템에서 좀 더 인텔리전트한 알고리즘이 반영된 것”이라며, “물체를 인식하는 정도에서 멈추는 것이 아니라 지능적으로 2차 동작까지 진행된다”고 말했다. “자일링스가 대응하는 것은 지능적이며 반응이 즉각적이야 한다. 하드웨어가 고정되면 기한이 제한되지만 알고리즘으로 제공되면 발전되는 변화에 유연하게 대처할 수 있다”고 설명했다.
소프트웨어 엔지니어들이 알고리즘 레벨이 아니라 자기가 사용하고 있는 프레임웍에서 표준으로 사용할 수 있는 환경을 제공해야 한다. 자일링스는 이런 환경을 잘 활용할 수 있도록 만들어 줘서 개발자가 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 것이다. 유저는 오픈 소스를 가져와 사용하면 고객에 따른 고유의 제품을 만들 수 있게 되는 것이다.
자일링스의 revision 스택은 AI나 머신러닝 기반으로 애플리케이션을 개발할 시 카페나 오픈 VX를 많이 사용하는데 필요한 플랫폼 개발 보드를 지원하게 된다. revision 스택은 신제품 개발 주기와 업그레이드를 최대 12개월까지 단축 시킬 것이라고 강조했다. 따라서 엔지니어들은 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 센서 융합 및 커넥티비티를 결합시키는 과정에서 큰 이점을 실현할 수 있게 되었다.
고객마다 제품 차별화가 중요하고, 시스템의 반응 속도가 즉각적이어야 하며, 최신 알고리즘 및 센서를 신속하게 배치해야 하는 시장에서 reVISION은 빠르게 성장하고 있는 애플리케이션을 지원할 수 있다. 약 2/3의 애플리케이션에 비전 중심의 반도체가 포함된다. 애플리케이션은 하이엔드 소비자 가전, 오토모티브, 산업용, 의료용, 우주항공 및 국방 등 매우 다양하다. 차세대 애플리케이션으로는 협업 로봇 ‘코봇’, ‘감지 후 회피’하는 드론, 증강 현실, 자율주행차, 자동화 감시, 의료 진단 등이 있다.
특히 reVISION은 반응이 뛰어난 비전 시스템을 가능케 하는 가장 빠른 방법으로, 경쟁사의 임베디드 GPU 및 일반적인 SoC에 비해 머신 러닝 추론에서 최대 6배 더 뛰어난 이미지/초/와트, 컴퓨터 비전 처리에서 40배 더 뛰어난 프레임/초/와트, 1/5의 레이턴시를 자랑한다.
reVISION 스택은 2017년 5~6월경에 출시될 예정이다.




징크 SoC 기반의 자일링스 reVISION 스택, 엔비디아 Tegra GPU보다 벤치마크 앞서

글/황성규 상무, 자일링스 코리아


머신 러닝: 에지에서 클라우드까지
머신 러닝 애플리케이션은 점점 늘어나는 시장에서 빠르게 그 범위를 확대하고 있으며, ‘에지’와 ‘클라우드’, 그리고 에지 프로세싱을 클라우드 기반 데이터 분석과 결합한 ‘하이브리드’에 상주하고 있다. 클라우드의 경우, 자일링스는 지난해 11월에 재구성가능한 가속 스택을 출시했는데 머신 러닝 추론을 포함해 다양한 컴퓨팅 가속 애플리케이션을 타깃으로 한다. 에지의 경우, 자일링스는 이번 Xilinx® reVISION™ 스택의 발표로 비전 기반 머신 러닝 애플리케이션의 범위를 크게 확장시킬 예정이다. 새로운 reVISION 스택은 훨씬 더 많은 임베디드 소프트웨어 및 시스템 엔지니어들이 하드웨어 설계 지식이 적거나 전무하더라도 자일링스 기술로 비전 기반 머신 러닝 애플리케이션을 더 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 돕는다.

비전 및 머신 러닝 분야의 자일링스
그림 2에서 알 수 있듯이, 자일링스는 다수의 기업들이 최신 임베디드 비전 시스템을 개발할 수 있도록 한다. 현재 23개의 자동차 제조사의 85개의 모델에 ADAS가 배치되어 있으며, 추가 100여개 임베디드 비전 고객사의 1,000여개 애플리케이션에 채택되었다. 이 기업들 중 적어도 40 곳 이상은 시스템 지능을 크게 높이기 위해 머신 러닝 기술을 이미 개발 중에 있거나 배치하고 있다. 현재 자일링스의 비전 고객사 대부분은 징크(Zynq)® 올 프로그래머블 SoC 및 MPSoC를 목표로 삼고 있다.

reVISION의 타깃 애플리케이션 및 명령

오늘날 자일링스는 차별화가 중요하고, 시스템의 반응 속도가 즉각적이어야 하며, 최신 알고리즘 및 센서를 신속하게 배치해야 하는 시장에서 빠르게 성장하고 있는 애플리케이션을 지원할 수 있다. 여기에는, ‘프로슈머(prosumer)’, 오토모티브, 산업용, 의료용, 우주항공과 국방의 애플리케이션은 물론 하이엔드 최첨단 소비자도 포함된다. 이는 일반적으로 덜 차별화 되어도 충분히 만족스러운 이미 시장에 나온 지 오래된 기술을 사용하는 대부분의 대량 소비자용 및 범용 애플리케이션은 제외된다.
그림 3에서 알 수 있듯이, 기존의 임베디드 비전 애플리케이션 대다수는 머신 러닝과 센서 융합이 결합되면서 극적인 변화를 겪고 있다. 차세대 애플리케이션에는 협업 로봇 ‘코봇(cobots)’, ‘감지 후 회피(sense and avoid)’하는 드론, 증강 현실, 자율주행차, 자동화 감시, 의료 진단 등이 있다. 다음은 이러한 시스템의 일반적인 3가지 명령이다.
❶ 시스템은 생각할 뿐만 아니라 상황에 대해 즉각적으로 ‘반응’해야 한다. 그러기 위해서는 감지부터 처리, 분석, 결정, 통신, 제어까지 보다 응집적인 시야를 필요로 한다. 또한 매우 효율적으로 구현되어야 하고 최신 머신 러닝 기술을 8bit 이하의 정밀도로 배치해야 한다. 머신 러닝 학습에 최적화된 기술은 머신 러닝 추론을 위해 최적화된 기술과 계속해서 나뉜다. 자일링스는 추론을 위해 디바이스를 최적화했다.
❷ 신경망과 관련 알고리즘, 그리고 센서가 신속하게 변화하기 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어 재구성 가능한 능력을 통해 시스템을 유연하게 업그레이드하는 것이 무엇보다 중요하다.
❸ 이러한 새로운 시스템 대부분이 현재 연결(IoT)되어 있어, 기존 머신은 물론 미래에 등장할 새로운 머신 및 클라우드와도 대화할 수 있어야 한다. 자일링스는 이를 ‘any-to-any’ 커넥티비티라고 정의한다.
자일링스의 디바이스는 다른 대안에 비해 중요하고 측정 가능한 이점을 통해 각각의 세 가지 명령을 지원한다. 효율적인 추론 및 제어를 통해 센서에서 가장 빠른 반응시간을 가능하게 해주며, 재구성 가능한 능력으로 최신 신경망, 알고리즘, 센서를 지원하고, any-to-any 커넥티비티로 기존의 머신이나 새로운 머신, 네트워크, 클라우드에 대한 접속을 지원한다.
자일링스 디바이스는 현재 하드웨어 및 RTL 기반 설계 전문지식을 가진 전문 사용자에게 이러한 이점을 제공하지만, 채택이 확대되는 데에는 뚜렷한 장벽이 있으며 그것은 업계 표준 라이브러리와 프레임워크를 사용하는 소프트웨어 정의 프로그래밍을 지원하는 것이다. reVISION 스택은 이러한 광범위한 채택 장벽을 해결해준다...(중략)





leekh@semiconnet.co.kr
(끝)
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