자일링스가 Xilinx reVISION 스택을 이용해 광범위한 비전 기반 머신 러닝 애플리케이션으로 확대한다고 발표했다.
Xilinx reVISION 스택은 작년 11월에 출시한 머신 러닝 추론을 포함해 다양한 컴퓨팅 가속 애플리케이션을 타깃으로 한 재구성가능한 가속 스택을 보완하고 비전을 기반으로 범위를 확장할 계획이다.
센서에서 추론제어까지 낮은 레이턴시로 반응성 뛰어나
하드웨어 지식이 없어도 애플리케이션 개발할 수 있어
자일링스가 Xilinx reVISION 스택을 이용해 광범위한 비전 기반 머신 러닝 애플리케이션으로 확대한다고 발표했다.
Xilinx reVISION 스택은 작년 11월에 출시한 머신 러닝 추론을 포함해 다양한 컴퓨팅 가속 애플리케이션을 타깃으로 한 재구성가능한 가속 스택을 보완하고 비전을 기반으로 범위를 확장할 계획이다.
reVISION 스택은 소프트웨어 및 시스템 엔지니어가 인텔리전트 비전 기반 시스템을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 하며, 하드웨어 설계의 전문적인 기술은 거의 필요하지 않다. 따라서 엔지니어들은 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 센서 융합 및 커넥티비티를 결합시키는 과정이 보다 쉬워진다.
자일링스의 기업 전략 그룹 수석 부사장 스티브 글레이저(Steve Glaser)
최신 알고리즘 및 센서를 신속하게 배치해야 하는 시장에서 reVISION은 빠르게 성장하고 있는 애플리케이션을 지원할 수 있다. 약 2/3의 애플리케이션에 비전 중심의 반도체가 포함된다. 하이엔드 소비자 가전, 오토모티브, 산업용, 의료용, 우주항공 및 국방 등 다양한 애플리케이션은 머신 러닝과 센서 융합이 결합되면서 차세대에는 협업 로봇인 ‘코봇(Cobots)’, ‘감지 후 회피(sense and avoid)’하는 드론, 증강 현실, 자율주행차, 자동화 감시, 의료 진단 등에서 사용될 것이다.
하드웨어 전문가의 의존도를 줄이기 위해 C, C++, OpenCL 언어 기반의 SDSoC 개발 환경을 출시했으나 여전히 광범위한 채택과 배치 및 머신 러닝의 복잡성에는 미치지 못한 점을 보완하기 위해 reVISION 스택은 플랫폼, 알고리즘, 애플리케이션 개발을 위한 다양한 개발 리소스를 포함하고 있다. 여기에는 AlexNet, GoogLeNet, SqueezeNet, SSD 및 FCN과 같은 가장 많이 사용되는 신경망에 대한 지원이 포함되어 있다.
또한 사용자 정의 신경망(DNN/CNN)을 구축하는데 필요한 CNN 네트워크 레이어를 위해 최적화된 라이브러리 요소를 제공한다. 이 머신 러닝 구성요소는 컴퓨터 비전 처리를 위해 다양한 세트의 가속화 할 수 있는 OpenCV 함수로 보완된다.
에지에서 클라우드까지 머신 러닝 애플리케이션 개발 확대
자일링스는 애플리케이션 레벨 개발을 위해 머신 러닝에서는 Caffe, 컴퓨터 비전에서는 OpenVX와 같은 업계 표준의 프레임워크를 지원한다. 또한 reVISION 스택에는 여러 가지 타입의 센서와 자일링스와 서드파티의 개발 플랫폼도 포함되어 있다.
자일링스의 기업 전략 그룹 수석 부사장 스티브 글레이저(Steve Glaser)는, “자일링스는 에지에서 클라우드까지 머신 러닝에 대한 엄청난 관심을 지켜보고 있는 중이며, 개발 스택에 대한 지속적인 투자는 이 채택의 흐름을 가속시킬 것이다”라고 말하며, “현재, 수백 곳의 임베디드 비전 고객사가 자일링스 기술을 이용해 10배 이상 뛰어난 성능과 레이턴시를 구현하고 있다. reVISION을 추가함으로써 이제 수천 곳의 고객사가 이점을 누리게 될 것이다”라고 덧붙였다.