Arm, 머신러닝 성능 15배 향상 시킨 ‘헬륨’ 기술 발표
상태바
Arm, 머신러닝 성능 15배 향상 시킨 ‘헬륨’ 기술 발표
  • 양대규 기자
  • 승인 2019.02.20 11:11
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

[테크월드=양대규 기자] 1조 개의 커넥티드 디바이스 세상을 향한 발전 속도는 점점 빨라지고 있으며 계속해서 가속화될 것으로 예상된다. 그러나 이는 컴퓨팅 기능을 네트워크 최종단에 연결된 엄청난 수의 디바이스 전반에 효율적으로 확장할 수 있어야만 가능하다. 디바이스의 컴퓨팅 기능 확장은 개발자들이 엣지에서 의사 결정을 하는 디바이스를 위한 머신러닝 애플리케이션을 즉시 개발할 수 있도록 해, 데이터 보안을 강화하고 네트워크 에너지 소비, 대기 시간, 대역폭을 절감할 수 있게 된다.

이를 달성하기 위해 Arm은 Arm Cortex-M 시리즈 프로세서용 MVE(M-Profile Vector Extension)인 Arm 헬륨(Helium) 기술을 발표했다. 이는 Arm 트러스트존(Trustzone)의 안전한 기반에서 Armv8.1-M 아키텍처의 컴퓨팅 성능을 향상시킨다. 헬륨은 미래 Arm Cortex-M 프로세서를 위한 머신러닝 성능을 최대 15배, 신호 처리 성능을 최대 5배 향상시켜, 성능 문제로 제약이 있었던 파트너들에게 저비용, 고에너지 효율 디바이스를 사용하여 새로운 시장 기회를 제공한다.

향상된 디지털 신호 처리(DSP)는 현재 Arm 네온(Neon) 기술을 통해 더 많은 Cortex-A 기반 디바이스에서 사용할 수 있다. 한층 제한적인 애플리케이션을 겨냥해, Arm은 더 높은 성능의 Cortex-M 프로세서인 Cortex-M4, Cortex-M7, Cortex-M33, Cortex-M35P에 DSP 확장을 추가했다. 헬륨과 네온 두 기술 모두 특정 애플리케이션에서 머신러닝 컴퓨팅을 가속화하는 데 사용될 수 있다.

에너지 효율성이 최우선시되는 제한적인 임베디드 시스템의 경우에는 그간 SoC에서 Cortex 프로세서를 DSP와 연결하는 방법을 사용해 왔다. 이는 하드웨어 및 소프트웨어 설계 모두에 복잡성을 가중시킨다. 이들 디바이스에 더 많은 머신러닝 기능을 포함하고자 하면서, 기존의 여러 SoC 개발 문제가 심화되고 다른 툴체인 활용, 프로그래밍, 디버깅, 복잡한 전용 보안 솔루션을 개발하는 작업 등에 한층 높은 수준의 전문성이 요구된다.

헬륨 기술을 사용한 Armv8.1-M은 효율성을 저해하지 않으면서 실시간 제어 코드와 머신러닝, DSP 실행을 제공하는 방식으로 이러한 문제를 해결한다. 이를 통해 수백만 명의 소프트웨어 개발자들은 한층 다양한 디바이스에 걸쳐 DSP 기능을 활용하는 지능형 애플리케이션을 안전하게 확장할 수 있다. 또한, 진동·움직임, 음성·소리, 시각·이미지 프로세싱이라는 세 가지 핵심 카테고리의 새롭게 떠오르는 애플리케이션들에 향상된 지원을 제공할 수 있다. 이는 헬륨 기술을 활용한 Cortex-M 기반의 차세대 Soc로 만들어진 센서 허브, 웨어러블, 오디오 디바이스, 산업용 애플리케이션 등의 미래 디바이스의 사용자 경험을 향상시킬 것이다.