자일링스 AI기술, 바이두 '엣지보드(딥러닝 컴퓨팅 카드)'와 스노우레이크의 'AI 툴킷'에 제공
자일링스 AI기술, 바이두 '엣지보드(딥러닝 컴퓨팅 카드)'와 스노우레이크의 'AI 툴킷'에 제공
  • 최광민 기자
  • 승인 2020.03.27 13:05
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이미지:바이두
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지난해 베이징에서 개최된 XDF 2019에서 바이두(Baidu)의 풍부한 OP, 풍부한 모델 지원, 패들패들(PaddlePaddle), 카페(Caffe), TF 프레임 워크, EasyDL 등에서 빠른 모델 구축과  배포를 지원하는 FPGA 기반 임베디드 AI 솔루션인 엣지보드(Edgeboard, 딥러닝 컴퓨팅 카드)가 지난해 말 공개됐다.

이 엣지보드는 모델 중심 아키텍처(Model-Driven Architecture)를 이용해 소프트웨어 정의 하드웨어(Software-Defined Hardware)를 구현한 바이두의  소프트웨어 스택으로 SoM, 카드, 박스 및 카메라를 비롯해 다양한 형태의 하드웨어를 지원하기 때문에 사용자는 최종 애플리케이션에 따라 적합한 하드웨어를 선택할 수 있다.

바이두 엣지보드(Edgeboard, 딥러닝 컴퓨팅 카드)

이 솔루션은 온보드 AI 추론이 가능한 여러 흥미로운 애플리케이션에 이미 사용되고 있으며, 첨단 AI 기능을 통해 최종 고객이 향상된 정확성과 낮은 비용 및 높은 생산성을 달성할 수 있도록 해준다.

자일링스의 징크 울트라스케일+(Zynq UltraScale+TM) MPSoC 제품군의 탁월한 디바이스 확장성 덕분에 바이두는 다양한 최종 사용자를 지원할 수 있는 3개의 엣지보드 시리즈를 개발할 수 있었다.

또한 스노우레이크(Snowlake)는 2017년에 설립되었으며, 중국 상하이에 본사를 두고 있다. 이 회사는 딥러닝 컴퓨팅 개발에 중점을 두고, 데이터센터 및 자율주행 등의 애플리케이션을 위한 FPGA 기반 솔루션과 서비스를 제공하고 있다.

WDRS(Wide & Deep Recommender System) 개요

XDF 2019에서 스노우레이크는 알베오(Alveo) U200을 이용한 WDRS(Wide & Deep Recommender System) 데모를 선보였다. 이 WDRS는 CPU 대비 짧은 지연시간과 높은 처리량을 달성함으로써 빠르게 증가하는 추론 시스템의 데이터 요건을 효율적으로 충족시킬 수 있다.

스노우레이크는 탠서플루(TensorFlow) 모델에 포함된 연산자를 기반으로 분산형 파이프라인 계산을 적용했으며, 이러한 최적화를 통해 추론 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있었으며, 또 모델을 구축할 수 있는 툴 키트를 개발했다. 이 툴 키트를 이용하면, 손쉽게 모델을 변경하여 실제 시스템에 구축할 수 있다. 스노우레이크의 툴 키트는 이미 많은 오픈소스 모델을 지원하고 있다.


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