자일링스, “FPGA로 암호화 변화에 발빠르게 대응한다”

스플라인.AI, AWS와 협업한 딥러닝 모델 공개

[테크월드=선연수 기자] 반도체 기업들이 헬스케어 분야에 속속 뛰어들고 있다. 정확히 표현하자면 계속 해오던 헬스케어 기술을 이제야 알릴 수 있는 시기가 된 것이기도 하다.

코로나19로 인해 더 고도화된 의료 장비가 필요해지면서 반도체 업체들도 칩 기술에 속도를 내는 중이다. 자일링스도 지난 17일 기자간담회를 통해 스플라인.AI(Spline.AI)와 함께 개발한 의료용 X-레이 분류 딥러닝 모델과 레퍼런스 디자인 키트를 출시했다.

공동 개발된 솔루션은 자일링스 징크(Zynq) 울트라스케일+(UltraScale+) MPSoC에 기반한 ZCU104상의 파이썬(Python) 프로그래밍 플랫폼에서 실행되는 오픈소스 모델을 사용해, 연구원들이 다양한 애플리케이션에서의 여러 요구 사항에 대응할 수 있도록 돕는다. 질병을 분류·감지하는 신경망 컴퓨팅에는 자일링스의 딥러닝 프로세서 유닛(DPU, Deep Learning Processor Unit)가 사용된다.

AWS(Amazon Web Services)와도 협력했다. 인공지능(AI) 솔루션 모델은 아마존(Amazon) 세이지메이커(SageMaker)로 트레이닝되고, AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)로 클라우드에서 엣지까지 구축된다. 이를 통해 머신러닝 모델의 원격 업데이트, 추론의 지리적 분산 배치, 원격 네트워크, 넓은 지역에 걸친 확장 등을 지원한다.

간담회 발표를 맡은 자일링스 전 세계 헬스케어·사이언스 시장 부문 수브 바타차랴(Subh Bhattacharya) 총괄 책임자는 “이번 솔루션은 코로나19 발발 이전 폐렴을 위해 만들어진 것이다. 코로나19 사태가 벌어진 후, 이를 탐지하기 위한 후속 개발이 이뤄진 것”이라고 밝혔다. 현재 자일링스의 솔루션은 올림푸스(Olympus)의 대장 내시경 장비에도 사용되고 있다.

솔루션 개발 팀은 3만 개가 넘는 선별되고 라벨링된 폐렴 이미지와 500개의 코로나19 이미지를 활용해 딥러닝 모델을 학습(Training)했다. 이 데이터는 미국 국립보건원(NIH, National Institute of Health), 스탠포드 대학, MIT 등에서 제공받은 것으로 신뢰 가능한 데이터에 기반한다. 이 것으로 구축된 솔루션은 다시 전 세계 병원과 클리닉의 공공 연구에 활용된다.

초음파 기술을 활용한 사례도 있다. 클라리우스(Clarius)는 울트라 포터블(Ultra-Portable) 휴대용 초음파 시스템을 선보였다. 이는 Arm의 프로세서와 자일링스의 FPGA 통합형 SoC에 기반해 고해상도의 이미지, 우수한 프로세스 성능, 렌더링·비밍(Beaming) 등의 기능을 제공한다.

수브 바타차랴 총괄 책임자는 “헬스 케어 솔루션은 결국 환자의 정보를 다루는 기기라는 점에서 헬스케어나 원격 의료 장비를 위한 보안 기술이 필요하다. 또 하나 중요한 점은 라벨링된 이미지가 많이 필요한데 상당히 부족한 상황이다”라며 주요 과제에 대해 설명했다.