[단독] 자일링스, 머신러닝(ML) 라이브러리 수백 개…오픈소스로 푼다

최태우 기자 / 기사승인 : 2019-10-02 01:00:37
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‘XDF 2019’ 사전 미디어행사서 3세대 소프트웨어 플랫폼 ‘바이티스(Vitis)’ 전격 공개

▲ 자일링스(Xilinx) 바이티스(Vitis) 통합 소프트웨어 플랫폼 블록다이어그램 [source=xilinx]

- 도메인특화아키텍처(DSA)로 AI 학습-추론-배포까지 쉽게
- ML 프레임워크와 통합으로 SW개발자 지원, 관련 라이브러리도 오픈소스로 공개
- HW+SW 유기적 통합, 빅터 펭(Victor Peng) CEO 전략 시즌2 추진 배경 분석


[IT비즈뉴스 최태우 기자] 자일링스(Xilinx)가 새로운 통합 소프트웨어(SW) 플랫폼을 내놨다. ‘바이티스(Vitis)’라고 명한 소프트웨어 기반의 툴 셋이다. 인공지능(AI) 모델의 학습-최적화-자동컴파일 기능과 텐서플로(TensorFlow), 카페(Caffe), 파이토치(PyTorch)와 같은 머신러닝(ML) 프레임워크와 통합되면서 소프트웨어 개발자를 안으로 품었다.

다수의 머신러닝(ML) 라이브러리도 오픈소스로 공개한다. ‘칩(Chip) 베이스 비즈니스’에서 개방형 개발자 생태계 확장에 집중하는 모양새다.

바이티스는 자일링스가 이달 1일(미국시간) 공개한 3세대 통합 SW 툴(tool)이다. 전 세대(SDNet/SDSoC/SDAccel) 툴과 같이 SW로 HW(FPGA/ACAP)를 컴파일하고 애플리케이션으로의 배포까지 지원하는 것은 동일하다. 여기에 도메인특화아키텍처(Domain Specific Architecture, DSA)에 최적화된 라이브러리가 추가됐다.

자일링스는 RTL 레벨에서 운용되는 특성으로 그간 개발자들이 어려워했던 필드프로그래머블어레이(FPGA)에 대한 SW 플랫폼을 주기적으로 공개해왔다. 2012년에는 HW 레벨에서도 FPGA를 쉽게 다룰 수 있는 ‘비바도디자인수트(Vivado Design Suite)’를, 2014년에는 SW 레벨에서 FPGA를 정의하는 ‘SDx(SDNet, SDSoc, SDAccel)’ SW 플랫폼을 공개했다.

자일링스가 3세대 바이티스에 심은 핵심요소는 DSA 개발에 최적화된 환경, 오픈 프레임워크와의 유기적인 통합이다.

이기종컴퓨팅 환경이 빠르게 도입되고 있으며 ‘무어의 법칙’이 무너지면서 AI 기술의 발전 속도가 반도체 미세공정기술의 속도를 넘어선 현재, 도메인 특화 애플리케이션에 최적화된 AI 학습-추론 라이브러리와 가장 보편적으로 활용되고 있는 프레임워크로 쉽게 다룰 수 있도록 통합한 게 사측이 내세우는 바이티스 플랫폼의 핵심이다.

미국 캘리포니아 산호세에서 열리는 자일링스 연례 개발자 컨퍼런스 ‘XDF(Xilinx Developer Forum) 2019’에 앞서 하루 전 날인 9월30일(현지시간) 열린 미디어브리핑에서 IT비즈뉴스 기자와 만난 라민 론(Ramine Roane) 자일링스 소프트웨어·AI제품군 마케팅 부사장은 “심층학습과 기존 SW 개발 환경을 통합함은 물론, 개발자가 클라우드에서 엣지(Edge) 단까지 연결되는 애플리케이션 개발을 지원하고 도메인특화아키텍처(DSA)를 사용해 이기종컴퓨팅 환경에서의 AI 가속을 지원하는 획기적인 SW 플랫폼이 바이티스”라고 강조했다.

2010년 자일링스에 입사한 라민 론 부사장은 2012년 첫 번째 SW 플랫폼인 비바도디자인수트 개발 프로젝트의 핵심 멤버다. 지난해 SK텔레콤이 도입한 자일링스 킨텍스(Kintex) FPGA 기반의 AI가속기(AIX)의 서비스 도입을 주도했으며 현재 바이티스 플랫폼 부문을 총괄하고 있다.

그는 “AI 기술 개발의 속도가 반도체(Chip)의 성능 개선을 위한 기술 속도를 앞지른 상태”라며 “HW 레벨에서 머물러 있는 기술 개발의 속도를 견인할 유연하고 통합된 SW 플랫폼이 중요한 상황”이라며 플랫폼 개발의 배경을 밝혔다.

◆DSA로 AI 개발-배포를 쉽게…SW개발자 품는 생태계 확보에 집중
바이티스 플랫폼 구조를 살펴보면, 우선 임베디드 시스템 개발자를 위한 개발보드와 사전 정의된 다양한 I/O를 포함하고 있다. 코어(Core) 개발키트로는 컴파일러, 분석 및 디버그 툴이 제공되며 이종 도메인 간 데이터 변환을 지원하는 자일링스런타임라이브러리(XRT)가 포함돼 있다.

가속(Accelerator) 기능으로 선형대수하위프로그램(BLAS) 외에 해석(Solver), 보안(Security), 비전(Vision), 데이터압축(Compression), 검증(Quality), 핀테크(Quantitative Finance), 데이터베이스(Database)를 포함, 총 8개의 전용 라이브러리로 구성됐으며 SW 개발자가 API를 통해 사전 정의된 이들 라이브러리를 불러와 활용할 수 있도록 설계됐다.

핵심은 DSA 기반의 바이티스AI(Vitis AI)다. 텐서플로(TensorFlow), 카페(Caffe), 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈 프레임워크와 통합되면서 FPGA는 물론 차세대 모델인 ACAP ‘버샬(Versal)’에 탑재된 AI엔진 블록을 프로그래밍할 수 있다.

개발키트로 XRT와 최적화(Optimizer), 전환(Quantizer), 컴파일러/프로파일러가 기본 내장돼 있어 이미지/모션인식이나 자율주행기술 개발을 위한 모델링과 같은 다양한 AI 모델의 가속 기능도 지원한다.
 

▲ 자일링스는 이기종컴퓨팅 환경이 빠르게 증가하는 만큼, HW와 SW의 유기적인 연결성을 보장하며 빠르게 변화하고 있는 최신 알고리즘, 트렌드를 반영하는 SW 플랫폼의 확보가 바이티스 론칭 배경의 이유라고 밝혔다.

 

딥러닝프로세서(DPU) 블록에 최적화된 DSA 아키텍처를 적용했고, AI 가속을 위해 다양한 라이브러리가 탑재됐으며, 이를 오픈 프레임워크 상에서 구현할 수 있어 FPGA에 익숙하지 않은SW 개발자도 쉽게 클라우드나 엣지 단에서 AI 가속, 애플리케이션 구현이 가능하다는 게 사측 설명이다.

현재는 바이티스AI만 공개된 상태지만 추후 비디오 인코딩에 최적화된 라이브러리(Vitis Video)도 공개될 예정이다. 또 일루미니아(Illuminia)와 추진하는 GATK 게놈 분석(Genome Analysis) 라이브러리, 블랙링스(BlackLynx)와 엘라스틱서치(Elastic Serch) 기반의 빅데이터 분석 툴을 가속화하는 라이브러리 통합 작업도 마무리하는대로 조만간 오픈한다는 계획이다.

SW개발자를 품는 생태계 확장도 추진한다. 1일 바이티스 개발자 커뮤니티 사이트를 공식 오픈하고 바이티스AI와 관련된 다양한 예제, 튜토리얼과 도큐메이션을 공개할 예정이다. 또 8개의 전용 가속 라이브러리도 자체 개발자 사이트, 깃허브(GitHub)에 무료로 공개할 예정이다. 1차 오픈되는 라이브러리는 약 400여개 수준이다.

라민 론 부사장은 “HW개발자를 위한 비바도수트, SW개발자를 위한 바이티스와 AI·데이터사이언티스트를 위한 바이티스AI를 포함하는 자일링스 소프트웨어 플랫폼이 더욱 견고해진 셈”이라며 “단일 통합 환경에서 쉽게 개발할 수 있고 표준기술과 오픈소스를 활용하면서 다양한 개발자를 품을 수 있는 에코시스템 구축에 집중할 계획”이라고 밝혔다.

◆SW 플랫폼 공개한 이유는?
반도체 기업으로서 연례 진행하는 가장 큰 규모의 기술 컨퍼런스 현장에서 차세대 실리콘(Chip)이 아닌 SW 플랫폼을 앞세운 점은 주목할 만하다.

지난해 동년 동일에 개최된 ‘XDF 2018’에서 적응형실리콘 ‘버샬(Versal)’을 공개한 자일링스는 버샬 첫 번째 제품군인 AI코어/프라임 모델을 올해 안에 출시한다. TSMC의 7나노(nm) 파운드리 공정이 적용된 첫 번째 플래그십 모델의 출시를 앞둔 만큼, 기존 제품군(FPGA)과 차기 모델(Versal)을 잇는 차세대 SW 플랫폼을 내세워 SW개발자를 자체 생태계에 흡수하는 전략을 내세운 것으로 분석된다. 

 

▲ 빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO가 1일(현지시간) 미국 캘리포니아 산호세에서 열린 개발자 컨퍼런스(XDF 2019)에서 키노트 발표를 하고 있다.

인텔, 엔비디아, 구글 등 CPU/GPU, ASIC과 같은 범용반도체를 내세워 시장에서 다수의 플레이어가 경쟁하고 있는 만큼, 특수 반도체 블록(FPGA)이 갖춘 경쟁력에 특화된 자체 생태계 구축의 필요성을 인식하고 집중하겠다는 의지로 보여진다.

지난해 공개된 버샬과 함께 FPGA 기반의 상용 AI 가속기인 '알비오(Alveo)'를 출시하고 시장에서 경쟁하고 있는 자일링스는 FPGA 블록의 특징인 '유연성', 또 HW가 아닌 SW 레벨에서 이를 쉽게 구현하도록 설계한 점도 타사 대비 경쟁력으로 내세운다.

라민 론 부사장도 기자와 만난 자리에서 “AI 알고리즘 자체가 빠르게 고도화되고 있다. 최신 알고리즘도 오픈 후 몇 달이 지나면 새로운 알고리즘으로 업데이트 된다. 기술 개발이 그만큼 빠르게 진행 중”이라며 “ASIC과 다른 유연성의 강점이 여기에 있다. 빠르게 업데이트되는 최신 알고리즘을 주기적으로, 또 쉽게 업데이트할 수 있다. 각 도메인 별 새로운 아키텍처를 기반으로, 3개월 마다 최신 알고리즘이 적용된 AI 가속 기능을 활용할 수 있는 셈”이라고 설명했다.

관련 기업 및 테크 스타트업에도 적극 투자를 단행하면서 자체 HW/SW 솔루션과의 기술 통합에도 주력하고 있다.

2017년 중국 칭화대학와 미국 스탠포드대학 연구원이 설립한 중국 테크 스타트업인 '디파이테크(DeePhi Tech)'에 투자한 자일링스는 지난해 인수를 결정했다. 현재 디파이의 ML 비전인식 기술은 자일링스의 칩-SW 레벨에서 활용되고 있다.

지난 7월 비디오 인코딩 기술력을 보유한 '엔지코덱(NGCodec)'을, 8월에는 인터커넥트 강소기업인 '솔라플레어(SolarFlare)'를 인수한 것도 FFmpeg 라이브러리(Vitis Video), 데이터센터와 고성능컴퓨팅(HPC) 인프라에 사용되는 네트워크인터페이스카드(NIC)를 비롯한 고대역폭의 네트워크 인프라에 최적화된 기술을 HW 레벨은 물론 SW 레벨에서의 통합을 목적으로 진행된 것으로 보인다.

징크(Zynq)-7000, 비바도디자인수트를 공개한 2012년부터 7년 간 사용해왔던 ‘올-프로그래머블(All-Programmable)’ 슬로건을 버린 빅터 팽(Victor Peng) 자일링스 CEO의 ‘데이터센터 퍼스트, 적응 가능한 똑똑한 기술(Data Center First, Adaptable & Intelligent)’ 전략 '시즌2'로 분석되는 이유다. [산호세=미국]

 

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