브레인웨이브는 분산형 시스템 구조를 채용해 하드웨어 수준에서 딥 신경망(DNN) 엔진을 갖춘 FPGA(field programmable gate array)에 대응하는 등의 특징을 갖춘 심층 학습용 플랫폼이다. 이번에 새롭게 저마찰화 된 교육 모델용 컴파일러와 런타임도 마련할 방침인 것으로 알려졌다.
또한 FPGA상의 ASIC(Application Specific Integrated Circuit : 주문형 IC)와 합성 가능한 이론을 조합함으로써 디자인 타임 연산자 및 데이터 유형의 선택을 필요로 하지 않고, 모델 정확도를 유지한 상태에서의 성능 향상과 함께 일반적으로 몇 주 정도 걸릴 전개를 신속하게 진행할 수 있다고 덧붙였다.
FPGA 쪽에서 풀링(가상연결) 된 딥 신경망은 CPU 요청을 우회함으로써 높은 처리량을 보장하는 동시에 FPGA 처리 지연 단축을 가능하게 한다. 또한 소프트웨어 딥 신경망 처리 장치인 디지털 프로세서 유닛(DPU)도 이용할 수 있다.
마이크로소프트는 브레인웨이브를 심층 학습 프레임 워크로서 "마이크로소프트 코그너티브툴킷(Microsoft Cognitive Toolkit)이나 구글의 텐서플로(Tensorflow)를 지원할 계획"이며, 향후 업계 최고의 인공지능 기능을 제공한다는 목표로 "마이크로소프트 애저에 배포할 것"이라고 밝혔다.
김길수 기자 gskim@g-enews.com