2세대 로이히2 연구칩과 오픈소스 라바(Lava) 소프트웨어 프레임워크 바탕, 인텔 랩 뉴로모픽 컴퓨팅 애플리케이션 개발 혁신 발표

인텔 랩(Intel Labs)은 지난해 출시한 2세대 로이히2 연구칩과 오픈소스 라바(Lava) 소프트웨어 프레임워크를 바탕으로 뉴로모픽 컴퓨팅 노력을 주도하고 있다고 29일 밝혔다.  

인텔은 뉴로모픽 기술을 상용 애플리케이션에 도입하고자 하는 노력의 일환으로, 대규모 워크로드 처리를 위한 집적은 물론 저지연 이벤트 기반 비전 센서와 직접 연결이 가능한 8칩 로이히2 보드인 카포호 포인트(Kapoho Point) 등 새로운 도구를 제공하고 있다.

더불어, 인텔 랩은 프로그래밍 가능한 뉴런, 정수 값 스파이크, 선형 신경망 및 지속 학습이 가능한 오픈소스 라바(Lava) 프레임워크 업데이트를 공개한다. 현 v0.5 최신 버전 라바 프레임워크를 바탕으로 카포호 포인트는 로이히1 시스템 1 대비 딥러닝 애플리케이션을 최대 12배 빠르게, 최대 15배 낮은 전력으로 구동할 수 있다. 또한, 인텔은 인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(INRC)를 통해 8개 대학교에 후원을 진행하는 프로젝트를 시작했다.

차세대 뉴로모픽 시스템 제공

로이히2 기반 보드 ‘카포호 포인트’는 드론에서 위성, 스마트 자동차에 이르기까지 다양한 소형 폼팩터 기기와 애플리케이션에 이상적인 컴팩트한 시스템이다. 카포호 포인트는 현존 최고의 CPU 대비 1,000배 이상 높은 에너지 효율성과 10배 이상의 속도를 제공함과 동시에 최대 10억개의 파라미터의 AI 모델을 활성화하거나 최대 8백만 개의 변수가 포함된 문제를 최적화할 수 있다. 더불어, 다수의 카포호 포인트 보드를 집적해 더 큰 문제를 해결할 수도 있다.

미 공군연구소(U.S. AFRL)는 리서치 커뮤니티 멤버 중 최초로 카포호 포인트를 제공받은 조직 중 하나로, 스파이킹 신경망 기반 학습과 실시간 최적화가 필요한 문제에 대한 연구를 수행하는데 활용하고 있다. 칭 우 박사(Dr. Qing Wu) 미 공군연구소 프로세싱 및 개발 부문 선임 과학자는 “미 공군연구소는 상공 및 우주에서 활용할 기술을 연구하는 관계로, 공간, 무게 그리고 전력에 제한을 받을 수밖에 없다”며 “뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 그러한 환경 내에서 AI 알고리즘을 실행할 수 있는 최고의 컴퓨팅 솔루션을 제공한다”고 말했다.

라바(Lava)를 통해 더욱 접근성이 높아진 뉴로모픽 개발

뉴로모픽 알고리즘 개발을 위한 개방적이고 모듈화 되었으며 확장 가능한 프레임워크인 라바 소프트웨어 프레임워크의 개선 사항에는 프로그램 가능한 뉴런, 등급별 이벤트, 지속 학습 등 로이히2 기능 세트가 포함된다.

라바 소프트웨어 프레임워크는 깃허브(GitHub)에서 무료로 다운로드 가능하다.

뉴로모픽 생태계 프로젝트 인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티(INRC)는 조지메이슨 대학교(George Mason University), 퀸즐랜드 공과대학교(Queensland University of Technology), 그라츠 공과대학교(Graz University of Technology), 취리히 대학교(University of Zuirch UZH), 브라운 대학교(Brown University), 펜실베니아 주립대학교(Pennsylvania State University), 워털루 대학교(University of Waterloo) 및 괴팅겐 대학교(University of Göttingen) 등 총 8개 대학교에 대한 후원 프로젝트를 실시했다.

주요 프로젝트로는 적응형 로봇 현지화, 뇌와 컴퓨터 사이 인터페이스를 위한 무선 바이오 센서의 신경 스파이크 디코딩, 뉴로모픽 베이지안(Bayesian) 최적화, 청각 기능 감지, 뇌에서 영감을 받은 혁신 아키텍처 및 알고리즘 개발 등이 있다.

인텔 뉴로모픽 리서치 커뮤니티는 2018년 출범 이후 대학 연구소와 정부 기관은 물론, 액센츄어(Accenture), 레노버(Lenovo), 로지텍(Logitech), 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz) 등 전 세계 유수 기업 등 총 180개 회원사가 참여하는 공동체로 성장했다.

인텔 랩은 개발자를 위한 새로운 도구를 지속적으로 개발해, 실제 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축하고 커뮤니티의 연구를 지원해 나갈 예정이다.