인텔이 최근 개최한 인텔 랩스 데이(Intel Labs Day)에서 신경망 프로세서와 양자 컴퓨터 등 차세대 프로세싱 능력을 자랑했다.
최근 인텔은 AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 인텔 하바나랩스 가우디 AI 가속기를 AWS 인스턴스에 탑재하는 등 인공지능(AI) 역량의 확장을 강조했다.
인텔은 기존의 CPU 전문 회사에서 최근 GPU, FPGA 등에 걸쳐 아키텍처가 통합된 XPU 제공 회사로 변화를 시도하고 있다.
리인벤트에서 소개된 가우디 가속기를 비롯해 이번 인텔 랩스에 소개한 로이이 뉴로모픽칩, 2세대 호스리지 극저온 양자 제어칩 등도 XPU 제공 회사로 인텔의 정체성을 보여준다.
◆인텔, 뉴로모픽 칩 로이히(Loihi) 성과 공개
4일 인텔은 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(INRC, Intel Neuromorphic Research Community)가 진행 중인 연구 성과를 발표했다. INRC는 2018년 출범 후 현재 100곳 이상의 멤버를 확보하고 있다.
인텔은 단독으로는 뉴로모픽 컴퓨팅이 가진 잠재력을 효과적으로 발현시킬 수 없다고 판단해 INRC를 조직했다. 학계, 산업, 정치 등 분야 전반에 걸친 연구자들과 협력해 뉴로모픽 컴퓨팅 개발 난제를 극복하겠다는 것.
이날 인텔은 INRC가 진행한 뉴로모픽 연구 테스트 칩인 로이히(Loihi)를 활용해 연산한 연구 결과를 소개했다.
마이크 데이비스 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 디렉터는 “인텔은 2년이라는 짧은 시간 동안 뉴로모픽 컴퓨팅의 가능성에 영감을 받아, 컴퓨팅 효율, 속도, 지능적 기능 분야에서 상당한 진전을 달성하기 위해 전 세계 수백 명의 연구가들로 구성된 역동적인 커뮤니티를 결성했다”고 말했다.
이어 그는 “이러한 목표를 달성할 수 있는 최초의 결과를 확인할 수 있었다. 인텔은 이러한 통찰력을 바탕으로 INRC 파트너들과 함께 초기 기술에 대한 광범위하고 혁신적인 상용 애플리케이션을 제공할 수 있도록 지원할 계획이다”라고 밝혔다.
이날 인텔의 발표에 따르면 인텔과 파트너들은 엣지(Edge) 활용 사례에 관한 많은 연구 성과를 보였으며 더 큰 컴퓨팅 작업 문제를 해결할 수 있도록 워크로드를 확장하고 있다.
인텔이 인텔 랩스 데이에서 발표한 주요 벤치마크 내용은 다음과 같다.
▲음성 명령 인식
엑센츄어(Accenture)는 인텔 로이히와 표준 그래픽 처리 장치(GPU)의 음성 명령 인식 능력에 대한 테스트를 진행했다.
인텔 로이히는 GPU와 유사한 정확도는 물론, GPU 대비 1000배 더 높은 에너지 효율과 200밀리초(ms) 더 빠른 응답 속도를 보였다.
▲동작 인식
기존 AI는 빅데이터를 고속으로 처리하거나 수천 개의 샘플에서 패턴을 찾아내는 것에는 뛰어났지만, 의사소통할 때 사용하는 몸짓처럼 사람마다 다른 미묘한 차이를 발견하는 데는 어려움이 있었다.
로이히는 뉴로모픽 카메라에서 들어오는 입력을 처리하면서 몇 번의 노출만으로 새로운 행동을 학습할 수 있다. 이는 가정에 있는 스마트 제품의 상호작용 기능 혹은 공공장소의 비접촉 디스플레이와 같이 다양한 사용 사례에 적용될 수 있다.
▲이미지 검색
유통업계 소속 연구진들은 로이히가 동일한 수준의 정확성을 유지하면서도 기존 CPU와 GPU 솔루션보다 3배 이상 효율적으로 이미지 벡터를 생성할 수 있다는 것을 밝혀냈다.
수백만 개의 이미지를 검색할 때 로이히의 벡터 검색 능력이 CPU 대비 24배 빠르고 사용하는 에너지도 30배 적게 소모한다는 것을 보여줬다.
▲최적화와 검색
인텔과 파트너사는 로이히 칩이 최적화 및 검색 문제 해결에 있어 기존 CPU 대비 1000배 이상의 효율성과 100배 이상 빠른 속도를 기록했다고 밝혔다.
▲로보틱스
러트거스(Rutgers)와 TU 델프트(TU Delft) 연구진은 로이히에서 실행되는 로봇 조종과 마이크로 드론 제어 응용 프로그램에 대한 시범을 보였다.
TU 델프트의 드론은 250KHz 이상의 주파수에서 작동하는 35개의 뉴런으로 이루어진 네트워크를 기반으로 광학 흐름 착륙(optic flow landing)을 수행했다.
러트거스 연구진은 로이히 솔루션이 성능 저하 없이도 기존 모바일 GPU 대비 75배 낮은 전력을 소모한다는 것을 밝혀냈다. 이들은 11월에 개최된 ‘2020 로봇 학습 컨퍼런스’에서 발표된 연구 결과를 통해 로이히가 수많은 오픈AI 짐(OpenAI Gym)을 높은 정확도를 기반으로 성공적으로 학습할 수 있으며, 동시에 기존 모바일 GPU 솔루션 대비 140배 낮은 에너지 소모를 기록했다고 밝혔다.
◆2세대 극저온 제어 칩 호스리지 II 공개…양자 컴퓨팅 성능↑
인텔은 인텔 랩스 데이 온라인 행사에서 2세대 극저온 제어 칩인 호스 리지 II(Horse Ridge II)를 공개했다. 이를 통해 양자 컴퓨팅의 최대 장애물 중 하나인 확장성 극복을 향한 진전을 이뤘다.
지난해 공개한 1세대 호스 리지 컨트롤러를 기반으로 한 호스 리지 II는 양자 시스템을 편리하게 제어할 수 있는 향상된 기능과 높은 수준의 통합을 지원한다.
새로운 기능에는 큐비트 상태를 조작하고 읽을 수 있는 기능과 다중 큐비트를 연결하는데 필요한 게이트들을 제어하는 기능이 포함된다.
짐 클라크 인텔 컴포넌트 리서치 그룹 양자 하드웨어 부문 디렉터는 “호스 리지 II를 통해 극저온 양자 제어 분야에서 혁신을 지속하고 있다"며 "호스 리지 II는 양자 회로 제어를 더욱 간소화하며, 이를 통해 우리는 정확도 향상과 전력 소모 감소를 달성하고, ‘체증이 없는’ 통합 양자 회로에 더욱 가까워질 것으로 기대한다”고 말했다.
초기 양자 시스템은 희석 냉장고 내 큐비트 칩에 연결된 다수의 동축 케이블이 있는 실온에서 작동하는 전자 장비를 사용한다. 이런 방식은 폼팩터, 비용, 전력 소비량, 냉장고 열 부하 등으로 많은 수의 큐비트로 확장할 수 없다.
인텔은 호스 리지러 양자 기계를 작동 시키기 위한 장비를 획기적으로 간소화해 이 과제를 해결하기 위한 첫 발을 내디뎠다고 강조했다. 기존의 부피가 큰 계측기를 고도로 통합된 SoC(시스템온칩)로 대체했다는 것.
인텔에 따르면 새로운 칩은 시스템 디자인을 간소화하고, 정교한 신호 처리 기술을 사용해 설정 시간을 단축한다. 또한 큐비트 성능을 향상시켜, 엔지니어링 팀이 양자 시스템을 보다 많은 수의 큐비트로 효율적으로 확장할 수 있다.
호스 리지 II는 1세대 SoC의 기능 중 하나인 큐비트 드라이브를 기반으로 한다. 이는 큐비트의 상태를 조작하는 능력이다.
호스 리지 II는 두 가지 제어 기능을 추가로 도입해 극저온 냉장고 내부에서 작동하는 SoC에 외부 전자 제어 장치를 추가적으로 통합할 수 있는 기반을 마련한다.
첫번째는 큐비트 판독이다. 이는 현재 큐비트 상태를 읽을 수 있는 권한을 부여한다. 큐비트 판독은 많은 양의 데이터를 저장하지 않고도 저지연 온칩 큐비트 상태 탐지를 가능하게 해 메모리와 전력을 절약할 수 있도록 한다.
두번째는 멀티 게이트 펄싱. 많은 큐비트 게이트의 잠재력을 동시에 제어하는 기능은 효과적인 큐비트 판독과 다중 큐비트의 관여·작동에 중요하게 작용해 보다 확장된 시스템을 가능하게 한다.
호스 리지 II는 인텔 22nm 저전력 핀펫(FinFET) 기술을 이용해 구현됐다.
대부분 양자 컴퓨터는 절대 영도 보다 약간 높은 밀리 켈빈 범위에서 작동한다. 실리콘 스핀 큐비트는 1켈빈 또는 이상의 온도에서 작동할 수 있어 양자 시스템의 냉각 문제를 크게 줄일 수 있다. 인텔 호스리지 II는 4 켈빈에서 성능이 검증됐다.
AI타임스 양대규 기자 yangdae@aitimes.com
