8백만-뉴런 뉴로모픽 시스템을 더 많은 리서치 커뮤니티에서 활용
CPU보다 최대 1,000배 빠르고 10,000배 더 효율적인 정보 처리 지원

인텔은 오늘 64개 로이히(Loihi) 리서치 칩으로 구성된 8백만-뉴런 뉴로모픽 시스템(코드명 포호이키 비치(Pohoiki Beach))을 더 많은 리서치 커뮤니티에서 활용할 수 있게 됐다고 발표했다.

연구원들은 포호이키 비치를 통해 생물학적 뇌에서 발견된 원리를 컴퓨터 아키텍처에 적용한 인텔의 뇌 기반 리서치 칩인 로이히를 활용해 실험 할 수 있게 됐다. 로이히는 스파스 코딩, 그래프 검색, 제약 충족 문제 같은 특수한 애플리케이션에서 CPU보다 최대 1,000배 빠르고 10,000배 더 효율적인 정보 처리를 지원한다.
 
인텔 랩의 매니징 디렉터인 리치 울리그(Rich Uhlig)는 “인텔은 로이히를 확장하여 더 강력한 뉴로모픽 시스템을 만들면서 입증된 초기 결과에 깊은 인상을 받았다”며, “포호이키 비치는 60개 이상의 생태계 파트너사에서 활용 가능하며, 이 특수한 시스템을 활용하여 복잡하고 계산 집약적인 문제를 해결할 것”이라고 밝혔다.

포호이키 비치의 도입으로 연구원들은 스파스 코딩, 동시적 위치추정 및 지도작성 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM), 경로 계획 등 신경 기반 알고리즘을 효율적으로 확장하여 데이터 입력을 기반으로 학습하고 적응할 수 있게 되었다. 포호이키 비치는 인텔의 뉴로모픽 리서치 중 대표적인 사례이며, 올해 말 1억 개의 뉴런으로 아키텍처를 확장할 토대를 마련한다.

무어의 법칙에 의한 파워 및 성능의 지속적 향상은 처리 노드 스케일링 그 이상을 필요로 한다. 새로운 복잡한 컴퓨팅 워크로드가 표준이 될수록, 특정 애플리케이션을 위한 특수 아키텍처의 필요성은 증가하게 된다.

포호이키 비치 뉴로모픽 시스템은 사물 인터넷 (Internet of Things, IoT) 및 자동화 기기를 지원하기에 가장 어려운 계산 문제 등을 포함하는 새로운 응용 프로그램을 위한 특수 아키텍처의 장점을 보여준다.

범용 컴퓨팅 기술과는 반대로 이러한 유형의 특수 시스템을 사용하여 무인 차량에서부터 스마트 홈, 사이버 보안까지 다양한 실제 응용 프로그램에서 수십배의 속도 및 효율성의 향상을 기대할 수 있다.

인텔은 포호이키 비치를 통해 전세계 생태계 파트너사들이 신경 기반 알고리즘 리서치의 새로운 영역을 개척할 수 있도록 지원할 것이다.

이번 주 텔루라이드 뉴로모픽 인지 엔지니어링 워크샵(Telluride Neuromorphic Cognition Engineering Workshop)에서는 연구원들이 뉴로모픽 엔지니어링의 최첨단에서 문제를 해결하기 위해 로이히 시스템을 활용하고 있다.

리서치 중인 프로젝트로는 AMPRO 인공 다리(AMPRO prosthetic leg)에 적응 기능 제공, 새로운 이벤트 기반 카메라를 사용한 객체 추적, 뉴로모픽 감지 및 제어 기능을 갖춘 테이블 축구 자동화, 선형 역진자 제어 학습 및 iCub 로봇의 전자식 피부에 대한 촉각 입력 추정 등 다양한 프로젝트가 있다.

텔루라이드(Telluride)의 리서치 업적 외에도 다른 리서치 파트너사도 이미 로이히의 혜택을 보고 있다.

어플라이드 브레인 리서치(Applied Brain Research Inc., ABR)의 공동 CEO이자 워털루 대학교 교수인 크리스 엘리아스미스(Chris Eliasmith)는 “로이히 칩으로 GPU에 비해 실시간 딥 러닝 벤치 마크를 실행하는 전력 소비를 109 배 더 낮출 수 있었고 특수한 IoT 추론 하드웨어에 비해서는 전력 소비를 5 배 줄일 수 있었다."며, “더 좋았던 점은 네트워크를 50 배까지 확장했을 때 로이히는 실시간 성능 결과를 유지하면서 전력 소모는 30%만 증가한 반면 IoT 하드웨어는 500% 더 많은 전력을 사용하고 더 이상 실시간이 아니기도 했다”라고 말했다.

루트거스(Rutgers) 대학의 콘스탄티노스 미크미코스(Konstantinos Michmizos) 교수는 "로이히는 뇌의 기본적인 신경 표현과 행동을 모방하는 스파이킹 신경망을 구현할 수 있게 했다. SLAM 솔루션은 네트워크 구조의 특성이 되었다. 우리는 로이히 기반 네트워크를 벤치마킹하여 널리 사용되는 CPU 기반 SLAM 방식의 모바일 로봇보다 100 배 적은 에너지를 소비하면서도 동등한 정확성을 발견했다"며, SLAM에 관한 그의 리서치 결과가 11 월에 개최될 지능형 로봇 및 시스템 국제 회의 (International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS)에서 발표될 예정이라고 전했다.