2016년 갑작스럽게 찾아온 ‘알파고 쇼크'로 인해 인공지능(AI)에 대한 대중의 관심은 나날이 높아져 가고 있다.
통상적으로 많은 사람들은 인공지능에 대해, 경험을 통해 학습하는 ‘딥러닝'과 같은 소프트웨어적 관점으로 생각한다. 그러나 네패스는 이러한 관점을 뒤집어 하드웨어적인 관점에서 인공지능에 접근했다. 인간의 뇌, 더 세분화해 인간의 뉴런을 닮은 뉴로모픽 칩 ‘NM500'이 바로 그것이다.
통상적으로 많은 사람들은 인공지능에 대해, 경험을 통해 학습하는 ‘딥러닝'과 같은 소프트웨어적 관점으로 생각한다. 그러나 네패스는 이러한 관점을 뒤집어 하드웨어적인 관점에서 인공지능에 접근했다. 인간의 뇌, 더 세분화해 인간의 뉴런을 닮은 뉴로모픽 칩 ‘NM500'이 바로 그것이다.
취재 이성운 기자(press7@engnews.co.kr)
1990년 설립해 올해로 27년 된 네패스는 2000년도 반도체 사업부를 출범시키면서 독자적인 패키징 기술을 토대로 반도체산업 전반에 걸쳐 높은 신뢰도를 쌓아가고 있는 기업이다.
이러한 네패스에서 하드웨어 인공지능인 뉴로모픽 칩 ‘NM500'을 선보였다. 뉴로모픽 칩은 현재 산업 전반적으로 확산되고 있는 IoT(Internet of Things)의 확장 형태인 엣지컴퓨팅을 실현하게 하는 제품이다.
이러한 네패스에서 하드웨어 인공지능인 뉴로모픽 칩 ‘NM500'을 선보였다. 뉴로모픽 칩은 현재 산업 전반적으로 확산되고 있는 IoT(Internet of Things)의 확장 형태인 엣지컴퓨팅을 실현하게 하는 제품이다.
엣지컴퓨팅의 대중화에 앞장서는 네패스
엣지컴퓨팅(Edge Computing)이란, 기계가 각 상황에 걸맞게 판단하고, 그에 따른 조치를 취하는 것을 말한다. IoT가 각 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자의 판단에 따라 조치가 취해지는 것에 반해, 엣지컴퓨팅은 스스로 판단하고 학습하며, 상황에 적합한 판단을 내린다. 한마디로 기계마다 인공지능이 탑재되어 있는 것이다. 인공지능하면 많은 사람들이 소프트웨어적인 측면에서 생각을 한다. 대표적인 예로 알파고, 알렉사 등 많은 인공지능들이 경험을 통해 학습을 하는 ‘딥러닝' 기술을 채택해 사용하고 있다. 이러한 인공지능들은 데이터를 저장할 수 있는 대용량 서버와 그 데이터를 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터가 필요한데, 일반인들이 대용량 서버와 슈퍼컴퓨터를 구축하기는 거의 불가능에 가깝다. 기존에 출시되어 있는 인공지능이 대중적으로 사용되지 못했던 것은 이와 같은 비효율적인 문제가 가장 크다.
하지만 뉴로모픽 칩은 대용량 서버나 슈퍼컴퓨터 없이도 상황에 맞게 판단을 내릴 수 있는 인공지능 칩으로, 스마트팩토리를 비롯해 다양한 산업군에 인공지능을 접목할 수 있게 한다.
엣지컴퓨팅(Edge Computing)이란, 기계가 각 상황에 걸맞게 판단하고, 그에 따른 조치를 취하는 것을 말한다. IoT가 각 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자의 판단에 따라 조치가 취해지는 것에 반해, 엣지컴퓨팅은 스스로 판단하고 학습하며, 상황에 적합한 판단을 내린다. 한마디로 기계마다 인공지능이 탑재되어 있는 것이다. 인공지능하면 많은 사람들이 소프트웨어적인 측면에서 생각을 한다. 대표적인 예로 알파고, 알렉사 등 많은 인공지능들이 경험을 통해 학습을 하는 ‘딥러닝' 기술을 채택해 사용하고 있다. 이러한 인공지능들은 데이터를 저장할 수 있는 대용량 서버와 그 데이터를 처리할 수 있는 슈퍼컴퓨터가 필요한데, 일반인들이 대용량 서버와 슈퍼컴퓨터를 구축하기는 거의 불가능에 가깝다. 기존에 출시되어 있는 인공지능이 대중적으로 사용되지 못했던 것은 이와 같은 비효율적인 문제가 가장 크다.
하지만 뉴로모픽 칩은 대용량 서버나 슈퍼컴퓨터 없이도 상황에 맞게 판단을 내릴 수 있는 인공지능 칩으로, 스마트팩토리를 비롯해 다양한 산업군에 인공지능을 접목할 수 있게 한다.
▲4.5㎜ 사이즈의 ‘NM500'
늘어나는 뉴런, 일정한 처리 속도
뉴로모픽(Neuro + Morphic) 칩은 이름 그대로 인간의 신경 구조, 즉 뉴런을 모방한 제품으로, 네패스의 뉴로모픽 칩 NM500에는 뉴런이 576개가 장착돼 있다. 뉴런 하나당 한 가지 정보, 즉 하나의 상황에 따른 한 가지 판단을 할 수 있다. 4.5㎜라는 작은 사이즈에서 총 576개의 판단을 할 수 있는 것이다. 더욱 놀라운 점은 NM500끼리 연결하면 뉴런의 수를 지속적으로 늘릴 수 있다는 점과 뉴런의 수가 얼마나 증가하든 그 처리 속도는 동일하다는 점이다.
이것이 가능한 이유는 데이터 처리방식이 데이터 입·출력이 동시에 이루어지는 병렬식이기 때문이다. 기존 컴퓨터칩의 경우, 중앙처리장치(CPU)와 저장장치(메모리)에서 데이터를 주고받는 직렬식이다보니 취급하는 데이터양이 많아지면 병목 현상이 생겨 처리속도가 느려진다. 반면, 뉴로모픽 칩은 연산, 저장, 통신 등 기능이 융합되어 하나의 사이클로 처리되기 때문에 데이터 병목 현상이 생기지 않는다. 네패스의 안정호 전무는 "인간의 뇌가 특정 정보를 찾기 위해 뉴런 속 정보를 동시다발적으로 찾는 것처럼 NM500 또한 뉴런 속 정보를 동시 다발적으로 찾아 판단을 내린다"고 말했다. 그는 이어 "쉽게 말하면 기존 컴퓨터 칩의 경우, 아파트에서 특정인물을 찾기 위해 1층부터 문을 두드리고 찾는 형태였다면, 뉴로모픽 칩은 아파트 밖에서 특정인물의 이름을 큰소리로 외치는 것과 같다"고 덧붙였다.
▲NM500을 장착한 Neuro Brick
스스로 학습하는 하드웨어 인공지능
NM500은 이외에도 많은 장점을 가지고 있다. 인공지능인 만큼 스스로 학습한다는 점은 가장 큰 장점 중 하나이다. ‘Knowledge Builder'라는 소프트웨어를 통해 각 센서로부터 들어오는 데이터를 바탕으로 어떠한 판단을 할지 기본적인 학습을 시키면, 이후 가장 반응이 강한 뉴런만 활성화되고 낮은 반응을 보이는 뉴런들은 자체적으로 경쟁에서 제외되거나, 뉴런의 반응정도에 따른 결과를 자동 정렬하며, 잘못된 학습에 대한 자발적 억제 등 스스로 학습함으로써 보다 나은 결과를 도출해낸다. "NM500은 갓난아기와도 같다"고 말한 안정호 전무는 "갓난아기에게 엄마라는 단어를 가르치면, 나중에는 문장을 만든다"며 "NM500도 이미지, 영상, 음성, 신호, 텍스트 등의 데이터를 Knowledge Builder를 통해 NM500에 학습시키면, 이후에는 지속적으로 발전해 나간다"고 밝혔다.
NM500은 이외에도 많은 장점을 가지고 있다. 인공지능인 만큼 스스로 학습한다는 점은 가장 큰 장점 중 하나이다. ‘Knowledge Builder'라는 소프트웨어를 통해 각 센서로부터 들어오는 데이터를 바탕으로 어떠한 판단을 할지 기본적인 학습을 시키면, 이후 가장 반응이 강한 뉴런만 활성화되고 낮은 반응을 보이는 뉴런들은 자체적으로 경쟁에서 제외되거나, 뉴런의 반응정도에 따른 결과를 자동 정렬하며, 잘못된 학습에 대한 자발적 억제 등 스스로 학습함으로써 보다 나은 결과를 도출해낸다. "NM500은 갓난아기와도 같다"고 말한 안정호 전무는 "갓난아기에게 엄마라는 단어를 가르치면, 나중에는 문장을 만든다"며 "NM500도 이미지, 영상, 음성, 신호, 텍스트 등의 데이터를 Knowledge Builder를 통해 NM500에 학습시키면, 이후에는 지속적으로 발전해 나간다"고 밝혔다.
또한 그는 "Knowledge Builder를 통한 학습 자체가 굉장히 쉬운 편"이라며 "파워포인트(PPT) 정도의 인터페이스를 보유하고 있다 "고 말했다. 이러한 쉬운 인터페이스로 NM500은 현장에서 바로 새로운 지식을 교육할 수 있으며, 전문지식이 없는 일반인이라도 쉽게 인공지능을 이용한 어플리케이션을 만들 수 있다.한편, 네패스는 NM500을 활용한 어플리케이션을 오픈소스 형태로 통해 공개하고 서로의 지식을 공유할 수 있는 코코아팹(Kocoafab)을 운영하고 있다.
하략 -
[기사 전문보기:http://digitalyeogie.com/entry/223884]