자일링스가 효율적인 인공지능(AI) 데이터 처리에 프로그래머블반도체(FPGA)가 가장 적당한 반도체라고 강조했다.
21일(현지시간) 미국 팔로알토에서 열린 ‘자일링스 이노베이션 데이’를 통해 키스 비세르 펠로우는 “FPGA에서 부동소수점, 1비트까지 모든 AI 데이터 유형을 효율적으로 처리할 수 있다”며 “단순히 AI 데이터 처리량에서 벗어나 응답속도, 전력소비량을 모두 고려해야 하며 적응형 컴퓨팅에서 이런 문제를 해결하는 것이 가능하다”고 강조했다.
자일링스는 지난해 10월 데이터센터와 AI 가속을 위한 ‘알베오(Alveo)’를 선보인 바 있다. 알베오 U250 모델 기준으로 중앙처리장치(CPU) 대비 실시간 추론 처리량은 20배, 그래픽처리장치(GPU)보다는 4배 이상 빠르다. 응답속도는 CPU와 GPU 대비 각각 90배와 3배 더 단축시킬 수 있다. 비결은 학습 과정의 최적화다.
비세르 펠로우는 “무엇보다 데이터가 움직이는 과정을 최소화하는 것이 중요하며 디바이스 및 디바이스에 연결된 네트워크를 확장할 수 있어야 한다”며 FPGA는 정밀하고 새로운 데이터 유형을 학습시킬 수 있다는 점에서 CPU나 GPU보다 유리하다“고 설명했다.
자일링스는 FPGA가 ‘유전자 알고리즘(genetic algorithm)’과 같은 새로운 AI 기술을 적용시키는 데에도 유리하다고 덧붙였다. 유전자 알고리즘은 사람의 두뇌를 모방한 신경망과 달리, 생물의 진화 과정을 기반으로 만든 것이 특징이다. 적자생존 원칙에 따라 가장 우수한 유전자만 살아남는 것을 활용했다. 생산성과 효율을 극대화하고 직관적이다. 기존 데이터에서 나온 결과를 고려해 다음에 어떤 방법으로 문제를 해결할지 정한다. 탐색이나 최적화에 효율적이다.
비세르 펠로우는 “강화 학습과 유전자 알고리즘이 새로운 기술로 각광받고 있으며 FGPA나 적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼(ACAP)이 효과적으로 대응할 수 있는 플랫폼”이라며 “새로운 데이터 처리방법은 본질적으로 자일링스 기술에 유리하다”고 말했다.
