하드웨어 가속기, 현대 AI 시스템을 어떻게 구동하는가

하드웨어 가속기: AI 성능의 중추

하드웨어 가속기(특정 AI 연산을 실행하도록 설계된 전용 칩)는 이제 시스템온칩(SoC) 설계의 필수 요소가 되었습니다. 맞춤형 처리 유닛을 긴밀하게 통합함으로써, 이들은 물체 분류, 자연어 처리, 딥러닝 추론 같은 작업에 대해 더 낮은 전력 소비, 감소된 지연시간, 향상된 데이터 지역성을 제공합니다.

가속이 필수적인 이유

전통적인 CPU와 심지어 GPU도 현대 AI 워크로드의 다양하고 높은 처리량 요구를 충족하기 어렵습니다. 전용 가속기는 신경망 레이어와 기타 계산 집약적 커널의 병렬 실행을 가능하게 하여, 범용 프로세서에서는 불가능한 성능을 열어줍니다.

올바른 가속기 설계

엔지니어들은 어떤 연산을 오프로드할지, 실리콘에 어떻게 매핑할지, 가속기가 신경망 스택의 나머지와 어떻게 인터페이스할지 결정해야 합니다. 업계는 몇 가지 주요 트렌드에 수렴했으며, 가장 주목할 만한 것은 커스텀 SoC나 독립형 카드에 라이선스하고 인스턴스화할 수 있는 검증된 가속기 IP 블록의 가용성입니다.

IP 기반 가속기 솔루션

Gyrfalcon Technology Inc. 같은 회사는 이미 실리콘에서 검증된 AI 가속기 IP를 제공합니다. 그들의 Lightspeeur 2801(엣지)과 2803(클라우드) 코어는 각각 9.3 TOPS/W와 24 TOPS/W를 제공하며, 실리콘 검증 설계로 달성 가능한 효율성 이득을 보여주는 벤치마크 수치입니다.

Gyrfalcon은 모델 생성, 칩 평가, 개념 증명 프로토타이핑을 위한 USB 3.0 동글을 포함한 엔드투엔드 개발 도구도 제공합니다. 이 도구들은 Windows, Linux, Raspberry Pi 같은 개발 보드에서 원활하게 작동합니다.

아키텍처 선택

가속기는 ASIC, GPU, FPGA, DSP, 또는 하이브리드 조합으로 구현될 수 있습니다. 각 선택은 성능, 전력, 프로그래밍 가능성의 다른 균형을 제공합니다:

• ASIC은 고정 기능 딥 뉴럴 네트워크 추론에서 뛰어납니다.
• GPU는 고급 라이브러리와 결합 시 고처리량 학습을 제공합니다.
• FPGA와 DSP는 진화하는 워크로드를 위한 재구성 가능성을 제공합니다.

커스텀 ASIC은 종종 특정 신경망 토폴로지를 타겟으로 하여, 실시간 추론 데드라인을 맞추는 데 중요한 대규모 병렬 처리와 멀티코어 확장을 가능하게 합니다.

클라우드용 가속기 카드

데이터센터 환경에서 Xilinx의 Alveo U250 같은 가속기 카드는 데이터베이스 검색, 비디오 분석, 데이터 분석 파이프라인을 하이엔드 CPU 대비 20배 향상시키며, 고정 기능 GPU 대비 2ms 미만 지연시간을 4배 이상 단축합니다.

그림 1: Alveo U250은 실시간 추론 처리량을 하이엔드 CPU 대비 20배 증가시키고, 2ms 미만 지연시간을 고정 기능 가속기(하이엔드 GPU) 대비 4배 이상 단축합니다.

프로그래밍 가능성의 중요성

AI 알고리즘은 급속히 진화하지만, 많은 가속기는 고정 기능 디바이스입니다. Intel의 최근 Habana Labs 인수 같은 프로그래머블 아키텍처는 하드웨어 재설계 없이 새로운 모델에 적응할 유연성을 제공합니다. Habana의 Gaudi(학습)와 Goya(추론) 프로세서는 사용자 친화적인 개발 환경과 함께 제공되어 시장 출시 시간을 가속화합니다.

그림 2: Habana의 개발 플랫폼은 Gaudi 학습 가속기를 사용하여 AI 칩 설계를 간소화합니다.

엣지 AI와 마이크로컨트롤러

추론이 시장을 지배하지만, 엣지 디바이스는 저전력, 저지연 솔루션을 요구합니다. Arm의 Ethos U-55 NPU 같은 AI 가속기를 탑재한 마이크로컨트롤러는 물체 탐지, 제스처 인식, 예측 유지보수를 위한 온디바이스 추론을 가능하게 합니다.

Ethos U-55를 NXP의 Cortex-M 마이크로컨트롤러에 통합하면 첨단 압축 기술로 모델 크기와 전력 소비를 줄이면서 최소한의 풋프린트를 제공합니다. NXP의 eIQ ML 생태계는 CPU, GPU, DSP, NPU에서 실행할 수 있는 오픈소스 추론 엔진을 제공하여 설계자에게 컴퓨트 기판 전반에 걸친 유연성을 줍니다.

요약하자면, 하드웨어 가속기는 학습, 추론, 엣지 유스케이스 전반에서 AI 성능을 재정의하고 있습니다. 특수 실리콘, 프로그래머블 인터페이스, 클라우드 레디 가속기 카드를 결합함으로써 제조사들은 현대 AI 애플리케이션이 요구하는 속도, 효율성, 적응성을 제공할 수 있습니다.