AMD “버설 AI 엣지, 추론부터 실행까지 단일 칩에 통합”

“지금까지의 엣지 AI 시스템은 센서에서 데이터를 받고, 추론하고, 결과를 실제 행동으로 잇는 과정이 모두 따로 구현됐다. ‘버설(Versal) AI 엣지 시리즈 2’는 이 과정 전반을 하나의 칩에서 통합 구현할 수 있어 성능과 효율을 높이고 구현에 복잡성을 낮출 수 있다.”

이희만 AMD AECG(어댑티드 임베디드 컴퓨팅 그룹) 코리아 세일즈 대표는 16일 서울 양재동 엘타워에서 개최된 ‘AMD AECG 테크 데이 서울’ 행사에서 엣지에서의 AI를 위한 ‘버설 AI 엣지 시리즈 2’의 특징에 대해 이와 같이 밝혔다. 엣지(Edge)란 클라우드가 아닌 단말기나 현장 가까운 곳에서 데이터를 직접 처리하는 환경을 의미한다.

AMD의 ‘버설 AI 엣지’는 임베디드 시스템 구현을 위한 프로세서 등의 구성 요소와 직접프로그래밍 가능한 집적회로 반도체인 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 결합된 것이 특징이다. 이를 통해 범용 시스템과 전용 설계가 모두 필요한 복잡한 엣지 AI 시스템을 단일 칩에서 충분히 구현할 수 있다. 이번 행사에서는 기조연설과 함께, 스트라드비젼이 ‘버설 AI 엣지’를 활용해 자동차용 운전자보조시스템(ADAS)를 개발한 사례도 소개됐다. 스트라드비젼은 인공지능(AI) 기반 영상 인식 소프트웨어 ‘SVNet’ 개발 스타트업이다. 

이희만 AMD AECG 코리아 세일즈 대표는 이 자리에서 “데이터센터에서부터 PC, 엣지와 임베디드에 이르기까지 AMD의 상품과 기술에서 전반적 진화 방향성은 AI”라고 밝혔다. 이어 “현재 AMD는 임베디드 시장에서 전 세계적으로 다양한 산업군에 걸쳐 7000여 고객이 있고, 한국에도 500여 고객이 있다”며 “AMD의 중요한 가치는 지속적으로 새로운 기술과 계획을 제시하고, 이를 계획된 시점에 맞춰 제공하는 신뢰”라고 말했다.

엣지에서의 AI 활용에 대한 요구가 늘어나는 데는 지연 시간 문제나 데이터 활용에서의 프라이버시와 정책 문제, 회복탄력성 등의 이유가 꼽힌다. 이에 엣지에서의 AI 활용이 중요해지는 영역 또한 이러한 요구사항들이 중요한 스마트폰이나 자동차, 어플라이언스 등이 대표적이다. 이희만 대표는 “클라우드에서 훈련되는 큰 모델이 엣지에서 구동될 수 있는 작은 모델로 만드는 과정에서 양 쪽의 균형을 맞추는 것도 중요하다”고 지적했다.

이러한 엣지 AI에서의 최종 지향점 중 하나로는 ‘휴머노이드 로봇’이 꼽혔다. 이희만 대표는 “지금까지 AI 서비스는 가상 형태로 제공돼 지식 노동자들의 생산성을 높였다면, 휴머노이드 로봇과 엣지 AI는 위험하고 기피되는 물리적 활동을 도와주며 육체 노동의 생산성을 높일 것”이라 설명했다. 이어 “이를 구현하는 데 있어 지능도 어렵지만 움직임으로 잇는 부분도 어렵다”고 언급했다.

이러한 엣지에서의 AI 구현에서는 데이터를 현실에서 받는 전처리, 이를 기반으로 의사결정을 하는 추론, 결정된 판단을 실제 움직임으로 옮기는 후처리 과정으로 나뉜다. 이희만 대표는 “‘버설(Versal) AI 엣지 시리즈 2’는 이 과정 전반을 하나의 칩에서 통합 구현할 수 있어 시스템의 성능과 효율을 높이고 구현에 복잡성을 낮출 수 있다”고 설명했다. 이어 “임베디드 비즈니스는 고객의 사업이 성공할 때 같이 성공하는 사업”이라며 “고객에 신뢰를 제공하면서 고객의 가치 차별화가 가능하도록 지원하겠다”고 덧붙였다.

김준환 스트라드비젼 대표는 이 자리에서 AMD의 ‘버설 AI 엣지’ 플랫폼 기반으로 한 솔루션 개발 사례를 공유했다. 스트라드비젼은 AMD의 버설 AI 엣지 플랫폼에 SVNet AI 비전 인식 소프트웨어를 결합해 자동차용 운전자보조 시스템을 구현하고 있다. 자동차 영역에서는 성능 뿐만 아니라 기능안전 측면, 실시간성을 담보할 수 있는 신뢰성과 인증 요건 충족 등도 중요한 요소로 꼽힌다.

김준환 대표는 “버설 AI 엣지를 통해 ADAS나 자율주행 등에 요구되는 각종 기능이나 성능, 전력 효율과 저지연성 등의 요구사항들을 만족시키고 있다”고 말했다. 이어 “현재 운전자보조를 넘어 자율주행으로 이어지는 기능 수준까지 같은 플랫폼 위에서 확장 가능한, 유연한 확장성도 장점이다”라고 덧붙였다.

자동차용 운전자보조, 자율주행 시스템의 구현에서는 신뢰성과 실시간성 등이 중요해, 클라우드 연결 기반보다는 엣지에서의 단독 구동형 시스템이 많이 사용된다. 또한 스트라드비젼의 SVNet은 유연한 구성 조합이 가능한 모듈형 아키텍처로의 접근, 고정밀 지도 없이도 현장 상황에 대응할 수 있는 인식과 증강현실 적용 기능, 경량화 등이 특징으로 꼽혔다. 

스트라드비젼은 향후 버설 기반 플랫폼에서 더 다양한 기능과 6~11개에 이르는 더 많은 카메라를 연결한 환경을 활용할 수 있게 구현하고 있다고 언급했다. 이미지 인식 모델 또한 기존의 CNN(합성곱 신경망: Convolutional Neural Network)방식에서 트랜스포머(Transformer) 방식으로 전환해 더 복잡한 장면에서의 처리가 가능하게 할 것이라 제시했다. 이 외에도 기존에는 분리돼 있던 서라운드 비전이나 후방, 주차용 카메라 등을 통합 구현해 모든 상황에서 쓸 수 있게 하는 방법도 고려하고 있으며, 향후 더 효율적인 AI 프로세싱이 중요해질 것이라 밝혔다.

김준환 대표는 “버설 AI 엣지 기반 플랫폼은 성능 뿐만 아니라 기능안전과 인증 관련에서도 요구사항을 만족시킨다. 개발 기간 측면에서도 빠른 개발로 고객사의 일정을 맞추는 것이 가능할 것으로 본다”고 기대했다. 이어 “현재는 자동차에 집중하지만, 비전 인식은 로보틱스나 운송, 공장, 항공 등 다양한 분야에 쓰일 수 있을 것”이라며 “추론 뿐만 아니라 데이터, 개발과 오프라인 훈련 시스템 등도 중요한 부분이다”라고 말했다.

권용만 기자

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