엣지에서의 전력 효율을 달성하기 위해 AI 기술을 반도체에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 최근 마이크로칩이 뉴럴 네트워크 최적화를 달성하는 AI 기술 기업을 인수해 AI 기반 엣지 솔루션 역량을 강화하는 행보를 보였다.

마이크로칩테크놀로지가 FPGA에 배포된 전력 효율적인 AI 기반 엣지 솔루션의 개발 역량을 강화하기 위해 뉴로닉스 AI 랩스(Neuronix AI Labs)를 인수했다고 16일 발표했다.

뉴로닉스 AI 랩스는 이미지 분류, 물체 감지 및 시멘틱 세그멘테이션 등의 작업에 필요한 전력, 크기 및 연산양을 절감시키기 위해 높은 수준의 정확도를 유지하는 뉴럴 네트워크 희소성 최적화(neural network sparsity optimization) 기술을 제공하는 업체이다.

마이크로칩은 이번 인수로 비용, 크기, 전력 제약이 있는 시스템에서 컴퓨터 비전 애플리케이션이 사용하도록 설계된 부품의 대규모 엣지 디플로이먼트(Edge Deployments)를 더욱 비용 효율적으로 개발할 수 있게 되었으며, 로우레인지 및 미드레인지 FPGA의 AI/ML 처리 능력을 몇 배 더 증대할 수 있게 됐다고 설명했다.

마이크로칩 FPGA 사업부 브루스 바이어(Bruce Weyer) 부사장은 “뉴로닉스 AI 랩스의 기술을 통해 AI/ML 알고리즘을 활용하는 인텔리전트 엣지 시스템에 배포되는 FPGA 및 SoC의 전력 효율성을 향상시킬 수 것이다”라며 “뉴로닉스의 기술과 마이크로칩의 Vectorblox 가 결합된 설계 플로우를 통해 뉴럴 네트워크의 성능 효율을 높이고 마이크로칩의 저전력 PolarFire FPGA 및 SoC의 뛰어난 GOPS/와트 성능도 제공된다”고 말했다.

브루스 부사장은 “이제 시스템 개발자들은 이전에는 크기, 열 또는 전력 제약으로 구현이 어려웠던 스몰 풋프린트 하드웨어의 아키텍처를 설계 및 배포할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.

뉴로닉스 기술의 확보로 FPGA 설계 플로우에 대한 전문적인 지식을 가진 FPGA 전문 개발자가 아니더라도 업계 표준 AI 프레임워크를 사용해 병렬 처리 기능을 활용할 수 있게 됐다.

뉴로닉스의 AI 지적 재산과 마이크로칩의 기존 컴파일러와 소프트웨어 설계 키트를 결합하면 RTL(resistor-transition level) 관련 전문 기술이나 기본적인 FPGA 아키텍처에 대한 심층적인 지식 없어도 커스터마이징 가능한 FPGA 로직에 AI/ML 알고리즘을 구현할 수 있다. 또한 하드웨어를 다시 프로그래밍 할 필요 없이 즉시 CNN 업데이트 및 업그레이드가 가능하도록 설계할 수 있다.

뉴로닉스 AI 랩스 야론 라즈(Yaron Raz) 최고경영자(CEO)는 “뉴로닉스 AI 랩스는 사용자의 크기, 전력, 성능 및 기대 비용을 완전히 바꿀 수 있는 뉴럴 네트워크 가속화 아키텍처와 알고리즘 생산에 집중해 왔다”라며, “마이크로칩에 합류하게 되어 전력 효율성에 대한 업계 표준을 정립한 FPGA포트폴리오를 확장하고 이러한 솔루션과 연계할 수 있는 특별한 기회를 갖게 됐다”고 덧붙였다.