FPGA, MS 지능형 검색 엔진 'Bing'에서 딥러닝 가속화
FPGA, MS 지능형 검색 엔진 'Bing'에서 딥러닝 가속화
  • 최창현 기자
  • 승인 2018.03.28 21:42
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더 똑똑한 검색을 가능하게 하기 위해 데이터 처리 방식을 빠르게 바꿔주는 FPGA의 힘
이미지:인텔
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인공지능(AI)은 업계를 변혁하고, 데이터의 관리 및 해석 방식을 바꾸고, 무엇보다 가장 중요한 사람들과 기업들의 실질적 문제를 그 어느 때보다 빠르게 해결하고 있다.

최근 FPGA(Field Programmable Gate Array) 는 CPU가 감당하지 못하는 더 많은 서비스를 제공할 수 있으며, CPU와 병렬로 작동하므로 전체 시스템의 혼란이나 병목현상 없이 추가적인 컴퓨팅 파워로 사용할 수 있기 때문에 최근 새로운 기술로 주목 받고 있다. 특히 인텔® FPGA 기술이 전세계에서 가장 앞선 인공지능(AI) 플랫폼 중 하나에 어떻게 영향을 미치는지를 보여주고 있다.

마이크로소프트는 지난해 8월 캘리포니아 쿠퍼티노에서 개최한 '핫칩스 2017(Hot Chips 2017)'에서 딥러닝 가속 플랫폼 '프로젝트 브레인 웨이브(Project Brainwave)' 프로젝트를 발표했었다. 접근방식은 구글과 달라서 특정 알고리즘에 특화된 전용 프로세서를 개발하는 것이 아니라 FPGA를 사용한다.

이를 적용한 마이크로소프트의 실시간 인공지능(AI)을 이용한 검색 엔진인 Bing(빙)의 발전은 보편적 검색 결과를 제공하는 수준을 넘어 더 많은 일을 처리하고 더 많은 지식을 습득할 수 있게 도움을 줄 것으로 보인다. Bing의 지능 검색 서비스는 웹 페이지들 대신 해답을 제공하고 시스템이 단어 및 그 단어 뒤에 숨겨진 의미, 문맥 및 검색 의도를 이해할 수 있게 해주고 있다.

Bing(빙) 화면 캡처
Bing(빙) 화면 캡처

오늘날의 데이터 중심 세상에서 사용자들은 그 어느 때 보다 검색 엔진에 더 많은 것을 요구하고 있다. 이처럼 Bing은 인텔 기술을 통해 매일 사용자들에게 지능 검색 기능을 제공하는 실시간 AI의 힘에 의존하고 있으며, 이를 위해서는 인텔® Arria® 및 Stratix® FPGA에서 딥러닝을 수행하는 마이크로소프트의 AI 플랫폼인 ' 프로젝트 브레인 웨이브'가 상당 수준의 연산 집약적 작업량을 처리해야 한다.

그러면 FPGA로 지능 검색을 어떻게 구현하는 것일까?

인텔 FPGA는 Bing이 웹에서 수백만여 건의 기사를 빨리 처리하여 상황에 맞는 답변을 얻게 하는 기술을 지원하고 있으며, Bing은 이제 머신러닝 및 해석 능력을 사용하여 사용자가 수작업으로 확인해야 하는 링크 목록 대신 사용자가 찾는 정보를 더 빨리 찾도록 돕는 영리한 답변들을 신속하게 제공할 것으로 보인다.

예를 들어 여러 관점들을 낳는 "커피가 과연 몸에 유익한지" 또는 "요가의 정신 건강적 이점" 등 수 많은 질문들의 다양한 유형들을 사용자 스스로 확인할 수 있고 "핫도그에 포함된 칼로리 함유량" 등의 질문에도 Bing은 해당 칼로리와 섭취된 칼로리를 태우는 데 필요한 시간 등의 정보를 공유하게 되는 것이다.

Bing 지능 검색과 같은 애플리케이션에서 인텔 FPGA는 딥 뉴럴 네트워크(DNN)의 연산 부하가 많은 작업을 위해 인텔® 제온® CPU를 보완해 완전히 특화된 하드웨어 가속을 제공함으로써 실시간으로 인공지능을 가능하게 해주는 동시에 실시간 인공지능을 위해 최고의 처리능력과 성능을 달성하도록 조정하고는 급변하는 인공지능 모델과 함께 진화할 수 있는 유연성도 동시에 유지한다.

이것은 인텔 FPGA로 어떻게 개발자들이 지연 시간을 줄이고, 처리 능력을 높이며, 전력 효율을 개선하는 프로세싱 하드웨어에 대하여 가속 기능을 직접 설계할 수 있는지 보여주는 훌륭한 예시로 FPGA의 효율적이고 유연한 아키텍처로 네트워킹, 스토리지, 데이터 분석 및 고성능 컴퓨팅과 같은 다양한 워크로드와 함께 머신러닝 및 딥러닝 등 인공지능 작업량에 대한 성능을 가속화 시키는 것이다.

마이크로소프트와 인텔은 각종 사용 사례에서 데이터 센터 인프라의 성능과 기능을 극대화하기 위해 수십 년에 걸쳐 협업을 해왔다. 지능 검색 서비스는 양사가 협력하여 작업에 적합한 도구를 선택하고 클라우드 데이터 센터의 문제점을 해결한 또 다른 예로 이 협업으로 인해 세련되고 흥미로운 또 다른 인공지능 구현이 가능해졌고, 앞서 "커피가 몸에 유익한지" 등의 논쟁과 달리 더 똑똑한 검색을 가능하게 하기 위해 데이터 처리 방식을 빠르게 바꿔주는 FPGA의 힘은 모든 면에서 모두에게 만족스러운 이점을 안겨다 줄 것으로 예상된다.


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