인텔이 온프레미스와 클라우드, 엣지 환경에서 사용이 편리하게 설계된 인공지능(AI) 레퍼런스 키트를 오픈소스 플랫폼 깃허브에 공개했다. AI 모델 코드, 엔드-투-엔드 머신러닝 파이프라인 명령, 라이브러리 및 인텔 OneAPI 요소를 포함한 키트다. 인텔은 "이 키트를 이용할 경우 개발자들은 의료, 제조, 유통 및 기타 산업 전반에 걸쳐 AI를 배치하는 방법을 습득할 수 있다"며 "성능은 높이고 총 구현 비용은 절감하게 될 것"이라고 설명했다.
이번에 공개된 AI 레퍼런스 키트는 산업 전반에 빠르게 AI를 도입할 수 있게 지원하기 위해 설계됐다. 인텔과 엑센추어(Accenture)가 협력해 개발했다. 인텔 측은 "비전, 음성, 추천 시스템 등 AI 워크로드는 계속 증가하고 다변화되고 있다"며 이번 키트는 아직 개발되지 않은 애플리케이션과 이미 개발한 AI 솔루션에 모두 적용 가능하다"고 말했다.
AI 레퍼런스 키트는 ▲예측 모델 ▲비주얼 품질 관리 ▲고객 챗봇 ▲지능형 문서 인덱싱 등을 포함하고 있다. 예측 모델 키트는 전 세계적인 문제인 전력 소모 증가 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다. 인텔 OneAPI 데이터 애널리틱스 라이브러리를 통해 34개 기능과 천만 개 이상의 데이터 포인트를 바탕으로 전신주 상태를 모델링 해 전력 회사에 안정적인 서비스를 제공할 수 있다고 설명했다.
비주얼 품질관리 기능은 제조 공정에 사용할 수 있다. 현재 제조업에 사용되는 AI 모델은 여러 한계에 직면해 있다. 컴퓨터 비전 기술은 데이터 학습 과정에서 점점 더 용량이 큰 그래픽 데이터를 처리해야 한다. 신제품을 출시하게 되면 데이터를 다시 학습해야 하는 비효율적인 프로세스도 갖추고 있다.
인텔은 비주얼 품질 관리 키트를 통해 이 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다. 인텔 옵티마이제이션 포 파이토치(Intel Optimization for PyTorch)와 디스트리뷰션 오브 오픈비노 툴킷(Intel Distribution of OpenVINO toolkit)을 포함한 인텔 AI 애널리틱스 툴킷(Intel AI Analytics Toolkit)을 학습에 활용해 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 기타 가속기 기반 아키텍처 전반에서 기존 키트 대비 학습 및 추론에 걸리는 시간을 각각 20%, 55% 단축했다고 밝혔다.
인텔이 공개한 키트는 대화형 챗봇에도 유용하게 사용할 수 있다. 버트(BERT)와 파이토치(PyTorch)를 사용한 의도 분류 및 개체명 인식을 위한 딥러닝 자연어처리(NLP) 모델이 포함돼 여러 SW를 사용할 필요없이 쉽게 챗봇 기능을 구현할 수 있다. 인텔 측인 이 키트를 사용한 경우 기존보다 45% 더 빠른 추론 속도를 보였다고 밝혔다.
인텔이 공개한 키트는 오픈소스 플랫폼 깃허브에서 무료로 사용할 수 있다. 웨이 리(Wei Li) 인텔 AI 및 애널리틱스 총괄 부사장은 "수백만 명에 달하는 개발자 및 데이터 과학자들은 인텔의 엔드-투-엔드 AI 소프트웨어 포트폴리오 구성요소가 포함돼 있는 이번 AI 레퍼런스 키트를 통해 더욱 빠르고 쉽게 애플리케이션에 AI를 적용하거나 현존하는 지능형 솔루션을 더욱 강화할 수 있을 것"이라고 말했다.
AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com
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