래티스, 가용성·편리성·보안 높인 FPGA로 AI 시장 기반 다진다
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래티스, 가용성·편리성·보안 높인 FPGA로 AI 시장 기반 다진다
  • 선연수 기자
  • 승인 2019.05.22 17:57
  • 댓글 0
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제품 제조부터 폐기까지 보안 전면 지원
sensAI 시스템 성능 10배 향상

[테크월드=선연수 기자] 오늘 22일 래티스 반도체가 기자간담회를 통해, RoT 보안을 갖춘 신제품 ‘MachXO3D FPGA’와 ‘sensAI’의 성능 향상에 대해 소개하는 자리를 가졌다.

 

 

래티스 잉젠첸 APAC 사업개발 디렉터는 AI의 발전에 있어 ‘가용성(Enabling)’, ‘편리성(Smart)’, ‘보안(Secure)’을 핵심 키워드로 꼽으며, FPGA 제작과 AI 머신러닝 기능에 있어 시스템의 가용성과 사용자의 편의를 높이며, 보안이 서비스의 기반이 돼야 함을 강조했다.

새로 출시한 MachXO3D FPGA는 기존 MachXO3에 향상된 보안(Defence) 기능을 더한 제품으로, 제품의 제조에서 폐기에 이르기까지 전 과정에서 보안을 강화한다. 시스템 전원을 켠 뒤 5ms 이내에 MachXO3D가 작동하며, 운영체제와 애플리케이션 실행이 시작될 때까지 평균 5초의 시간이 걸린다. 이때 제품은 PCB 상에서 제일 먼저 작동하고 가장 마지막에 꺼짐으로써 시스템을 최대한 보호한다.

MachXO3D FPGA는 PLD(Programmable Logic Device)와 RoT(Root-of-Trust)를 합친 제품이며, MCU와 다르게 병렬 처리함으로써 더 빠른 속도를 지원한다. 해당 FPGA는 제품은 SPI(Serial Peripheral Interface) 메모리를 ‘탐지’해 펌웨어의 매칭 여부를 확인한 뒤, 오류나 외부의 공격으로 매칭 문제가 발생하면 SPI 플래시로 데이터를 ’복구’한다. 또한, CPU에서 SPI로의 이동을 실시간으로 점검해 문제가 일어났을 때 스위치를 끄는 방식으로 ‘보호’한다.

제품 제조 단계에선 제품을 암시장에 파는 경우가 발생하기도 한다. 이를 방지하기 위해, 래티스는 고객과 설계자에게 키를 별도로 제공해 암호화된 통신을 지원함으로써, 잠금 처리된 안전한 하드웨어 운반을 제공한다. 설계자나 업체의 요구에 따라 ID 체크도 추가로 제공한다. 흔히 폐기 단계 보안의 중요성을 간과하기 쉬운데, 이때 보안 처리되지 않은 레거시 하드웨어가 암시장에서 거래되는 일이 발생할 수 있다. 래티스는 MachXO3D를 통해 소거 패킷을 함께 제공하며, 소거 패킷의 보안까지 지원한다.

제품은 NIST(National Institute of Standards and Technology)의 PFR(Platform Firmware Resiliency)을 준수하고, 기존의 MachXO3와의 호환이 지원되며, 현재 5곳 이상의 서버 OEM이 해당 솔루션을 채택하고 있다. 잉젠첸(Ying Jen Chen) APAC 사업개발 디렉터는 “소프트웨어 프로세서를 사용할 필요 없이, 하드웨어에 기반한 솔루션이 현 시장에 적합하다고 여긴다. 심지어 RSA 솔루션을 요구하는 고객사도 존재한다”고 덧붙였다.

 

 

래티스의 sensAI는 기존에 사람 1명을 탐지하는 것도 벅찰 정도의 성능이었으나, 이번 제품은 과거에 비해 약 10배 이상 향상된 성능을 제공한다. 전력을 최적화한 동체 인식 방식, 성능을 최적화한 사람 수를 세는 방식의 시스템 데모를 시연했다. CMOS 이미지 센서를 통해 64×64×3의 분해능, 5fps의 속도, 7mW의 소비전력으로 사람을 인식할 수 있었으며, 사람 수를 세는 경우 128×128×3의 분해능, 30fps의 속도, 850mW의 소비전력으로 10m 떨어진 사람의 수도 카운팅할 수 있다고 소개했다.

sensAI는 하드웨어 플랫폼, IP 코어, 소프트웨어 툴, 레퍼런스 디자인/데모, 맞춤형 설계까지 패키지로 서비스를 제공한다. 신경망 컴파일러에선 기존의 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow)에 케라스(Keras) 레퍼런스 디자인을 새롭게 추가해 플랫폼을 확장시켰다. 현재 ‘초저전력’, ‘소형폼팩터’, ‘맞춤형’ 세 가지에 초점을 맞춰 제품의 성능을 계속적으로 향상시키고 있다.

래티스는 트레이닝 데이터 세트와 스크립트를 함께 제공해 고객 맞춤형 레퍼런스 디자인을 지원한다. 사용자는 이를 활용해 보다 편리하게 FPGA를 설계할 수 있다. 예를 들어 기존의 데이터 세트가 사람을 구분해내는 것이었다면, 유리컵을 구분해 내는 데이터 시트로 교체함으로써 간편하게 유리컵 인식 시스템을 설계할 수 있다. 잉젠첸 APAC 사업개발 디렉터는 “머신러닝은 데이터에 기반한 기술로서, 데이터시트 교체만으로도 다양한 솔루션을 확보할 수 있다. 또한, 저전력 독립형 서비스를 통해 설계 비용을 절감하고 공간을 최소화할 수 있다”고 설명했다.

이어 “AI 머신러닝 기술을 이용할 수 있는 분야는 무궁무진하나, 소비자가 원하는 서비스를 지원하는 것이 관건이다. 어떤 편의를 제공하는지와 비용 최소화를 위한 고민이 필요하다”고 앞으로의 발전 방향에 대해 의견을 밝혔다.

 


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