반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

엣지 AI가 산업과 항공우주, 국방 분야로 빠르게 확산되면서 제한된 전력 환경에서도 높은 추론 성능과 신뢰성을 구현할 수 있는 AI 개발 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 신경망이 갈수록 복잡해지면서 연산량과 메모리 사용량을 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 모델 최적화 기술이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 

마이크로칩테크놀로지는 희소(sparse) 신경망을 지원하는 VectorBlox 3.0 액셀러레이터 SDK를 출시했다고 밝혔다. 개발자에게 무료로 제공되는 이번 SDK는 PolarFire FPGA 및 SoC 기반에서 컨볼루션 신경망(CNN)의 최적화와 컴파일, 배포를 하나의 통합 툴체인으로 지원한다. 또한 다양한 규모의 AI 모델과 여러 개의 AI 워크로드를 하나의 저전력 FPGA에서 효율적으로 실행할 수 있도록 설계됐다. 

희소 신경망으로 추론 성능과 전력 효율 동시 향상 

VectorBlox 3.0의 핵심은 희소 신경망을 활용한 모델 압축 기술이다. 값이 0인 연산을 건너뛰는 방식으로 불필요한 계산을 줄여 추론 성능을 높이는 동시에 전력 소비를 절감한다. 특히 상시 구동이 요구되는 비전 기반 엣지 AI 애플리케이션에서 응답성과 에너지 효율을 동시에 확보할 수 있도록 지원한다. 

샤킬 피이라(Shakeel Peera) 마이크로칩 FPGA 사업부 수석부사장 겸 총괄 매니저는 "AI 모델이 점점 더 복잡해지면서 엣지 AI 구현에는 모델 압축 기술이 필수 요소가 되고 있다"며 "VectorBlox 3.0은 뉴로닉스 인수를 통해 확보한 희소성 기반 모델 압축 기술을 활용해 정확도를 유지하면서도 연산 부담을 크게 줄여준다"고 말했다. 

이번 SDK는 이미 실제 우주 애플리케이션에서도 활용되고 있다. 플래네텍 이탈리아는 PolarFire SoC와 VectorBlox를 활용해 AI-eXpress-1 위성에서 객체 탐지와 시맨틱 장면 분석 등 실시간 지구 관측 AI 기능을 구현했으며, 저궤도 환경에서 요구되는 방사선 내성과 운영 신뢰성도 검증했다고 밝혔다. 또한 AIKO는 PolarFire SoC와 VectorBlox를 기반으로 자율형 위성 페이로드 운영을 위한 AI 플랫폼을 구축해 소프트웨어 정의 우주 시스템 구현 가능성을 확인했다고 설명했다. 

마이크로칩은 이번 SDK를 통해 산업, 항공우주, 방위산업 등 전력 제약이 크고 높은 신뢰성이 요구되는 분야에서 FPGA 기반 엣지 AI 개발을 더욱 간소화하고, 저전력 AI 추론 플랫폼의 활용 범위를 지속적으로 확대해 나간다는 계획이다.