자일링스(Xilinx)는 현지 시각 기준 10월 1~2일 양일간 미국 캘리포니아 주 산호세(San Jose)의 페어몬트 산호세(Fairmont San Jose) 호텔에서 ‘자일링스 개발자 포럼 2019(XDF 2019: Xilinx Developer Forum 2019)’을 개최했다. 이번 ‘XDF 2019’를 통해 자일링스는 새로운 소프트웨어 플랫폼 바이티스(Vitis)와 함께 다양한 혁신 사례, 향후 전략의 방향성 등을 발표했다.

10월 1~2일 양일간 열리는 자일링스 개발자 포럼(XDF) 2019는 자일링스의 전문가, 파트너, 산업군의 리더들이 모여 새로운 혁신을 위한 영감을 얻을 수 있는 자리로, 이번 행사는 첫날 빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO의 기조연설을 시작으로 1,300여 고객, 파트너, 개발자 및 자일링스 임직원들과 함께 시작했다. 이번 행사에서는 기조연설을 통한 다양한 새로운 발표와 함께, 다양한 주제로 열리는 75개 이상의 세션들, 40시간 이상의 분량으로 준비된 핸즈온 개발자 랩, 파트너사들이 선보이는 다양한 사용 사례 전시 등이 준비되었으며, 다양한 산업계의 주요 인사들로부터 듣는 다양한 이야기들을 통해 새로운 시각과 통찰력을 찾을 수 있다.

이번 ‘자일링스 개발자 포럼 2019’에서, 자일링스는 새로운 디자인 경험을 제공하는 통합 소프트웨어 플랫폼 바이티스(Vitis)를 발표했다. 통합 소프트웨어 플랫폼 ‘바이티스’는 소프트웨어 엔지니어 및 AI 과학자를 비롯해 새로운 분야의 다양한 개발자들이 적응형 하드웨어의 이점을 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 또한 기조연설과 전시를 통해 5G, 클라우드에서 엣지에 이르는 데이터센터 영역, AI와 자율주행차 등 다양한 영역에 걸쳐 자일링스의 FPGA, ACAP 등을 활용한 다양한 혁신 사례들이 소개되었으며, 다양한 세션들을 통해 새로운 정보나 구현 사례 등을 공유하고 함께 논의하는 자리도 마련되었다.

▲ 빅터 펭 자일링스 CEO

▲ 주요 성장 동력 시장으로는 크게 세 가지 영역이 꼽혔다

빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO는 이 자리에서, 지금까지 자일링스의 기술과 제품은 다양한 혁신적 애플리케이션들에 핵심 역량으로 활용되어 왔다고 밝히며, 향후의 비전으로 적응력이 뛰어나고, 지능적이며, 연결된 미래 세계의 구현을 제시했다. 그리고 자일링스의 전략으로는 ‘데이터센터 우선’, ‘코어 마켓 가속화’, ‘적응형 컴퓨팅 주도’의 세 가지를 축으로 하며, 이는 하드웨어와 소프트웨어 개발자들, 그리고 플랫폼의 결합으로 구현될 것이라 밝혔다. 이와 함께, 현재 주요 성장 동력으로 꼽는 영역으로는 데이터센터, 5G, 자동차 등 3개 영역을 꼽았다.

5G 인프라의 구현에서 자일링스의 울트라스케일+ 플랫폼은 5G 인프라 장비의 구현에 효과적으로 활용되고 있으며, 삼성전자의 노원일 부사장은 이번 XDF 2019의 키노트에서 자일링스와의 협력을 통한 5G 인프라 장비 구현 사례를 소개했다. 그는 먼저, 5G 통신 기술은 지금까지의 통신 기술 중 가장 빠른 속도로 보급되고 있으며, 한국과 미국이 이를 선도하고 있고, 이후 일본과 인도 등이 본격적인 5G 상용 서비스를 준비하고 있다고 밝혔다. 그리고 미국의 5G 상용 서비스로의 여정에서, 삼성전자는 5G 장비 공급 등에서 주요 통신 사업자들과 협력하고 있다고 덧붙였다.

한국에서도 삼성전자는 5G RAN과 코어 장비 등 5G 인프라 구축을 위한 장비 공급에서 주도적인 위치에 있으며, 빠르게 성장하는 한국의 5G 시장을 뒷받침하고 있다고 소개했다. 그리고 이러한 고성능 5G 장비의 개발과 공급에서 삼성전자가 시장에서 성공적인 평가를 받는 이유 중 하나로는, 고객의 요구에 맞는 솔루션을 빠르게 공급할 수 있었다는 점을 꼽고, 최신 자일링스 제품군이 제공하는 낮은 소비전력과 발열, 더 큰 메모리와 성능, 유연성 등의 특징은 더 작은 크기와 높은 에너지 효율을 가지고 쉽게 설치될 수 있는 장비의 개발을 가능하게 했다고 설명했다. 또한 삼성전자는 이미 자일링스의 Versal ACAP를 활용한 제품을 계획하고 있다고도 덧붙였다.

▲ 자일링스의 하드웨어 플랫폼은 이제 ACAP 컨셉에 이르고 있다

▲ ‘세이지메이커 네오’는 최적화된 머신러닝 모델을 클라우드에서 엣지까지 빠르게 마이그레이션할 수 있게 한다

자일링스의 하드웨어 플랫폼은 FPGA에서 SoC를 거쳐, 이제는 ACAP(Adaptable Compute Acceleration Platform)과 데이터센터를 위한 알베오(Alveo) 플랫폼 등에 이르고 있다고 소개되었다. 특히 데이터센터의 적응형 가속기 구현 등에 최적화된 ‘알베오’는, HBM 등과 함께 구성되어 데이터센터에서의 다양한 애플리케이션에 고성능 환경을 제공할 수 있다. 그리고 자일링스는 이 자리에서 7nm 기반의 Versal ACAP 칩과 개발 보드를 선보였다. 또한 향후 주요 성장 동력으로 꼽히는 데이터센터 생태계의 성장에서는, 알베오의 파트너 생태계와 다양한 영역을 망라하는 ISV 생태계에 걸쳐 5,800여 기업과 학계, 725개의 액셀러레이터 프로그램, 85개의 앱 등을 가지고 있으며, 지속적으로 성장하고 있다고 강조했다.

데이터센터에서 FPGA 등을 ‘적응형 가속기’로 활용하는 데 있어 아마존(Amazon)은 자사의 AWS 오퍼링에 F1 서비스를 통한 ‘서비스로서의 FPGA’ 모델을 제공하고 있다. 이 EC2 F1 서비스는 이제 글로벌 단위로 인프라가 배치되어 운영되고 있으며, 지속적으로 확장되고 있다. 그리고 이 자리에서 아마존은 AWS가 버텍스(Virtex) 울트라스케일+ FPGA 기반의 F1 서비스를 캐나다 리전까지 확장한다고 발표하며, 이를 통해 FPGA를 활용하는 개발자들이 그들의 앱을 클라우드를 통해, 더욱 넓은 지역에 대규모로 신속한 배포가 가능할 것이라고 강조했다.

전 세계적으로 많은 고객들이 이 F1 서비스를 활용해 연산 집약적 애플리케이션을 효과적으로 처리하고 있다. 아스트라제네카(AstraZeneca)는 EC2 F1과 Batch, S3 서비스를 조합해 효율적으로 유전자 분석 파이프라인을 AWS 서비스 상에서 구현한 바 있다. 그리고 이렇게 구축된 파이프라인의 성능은 10만 개 이상의 유전자를 100시간 안에 분석할 수 있을 정도이며, 여전히 성능 향상의 여지가 남아 있을 것으로 예상된다고 소개되었다. 또한, 보안 영역에서는 트렌드마이크로(Trend Micro)가 고성능 네트워크 보안 가상 어플라이언스를 FPGA 인스턴스 기반에서 구축해서 AWS 마켓플리에스에 선보이고 있는데, 성능과 효율, 운영의 간결성을 모두 제공하고 있다고 덧붙였다.

또한 아마존은 이 자리에서, 최적화된 성능과 효율을 갖춘 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있는 환경을 제공하는 ‘세이지메이커(Sagemaker) Neo’ 서비스를 소개했다. 이 서비스를 통해 사용자는 가장 최적화된 모델을 엣지 환경에 이르기까지 다양한 환경에 배포할 수 있으며, 특히 자일링스의 솔루션을 활용한 환경에까지 최적화된 배포가 가능하다. 이 서비스를 통해, 온프레미스에 있는 자일링스의 알베오 카드에서 만들어져 구동되던 머신러닝 모델은 클라우드의 F1은 물론, 자일링스의 기술을 기반으로 한 엣지 디바이스에까지 매끄럽게 마이그레이션되어 활용될 수 있다.

▲ 미래의 데이터센터 모델로는 ‘분산된 적응형 컴퓨팅 환경’이 제시되었다

▲ 마이크로소프트 또한 애저 서비스에 알베오 기반 FPGA 가속 VM 서비스를 선보인다

자일링스는 자사의 FPGA, ACAP 등을 컴퓨팅 환경에서 ‘가속기’로 활용함으로써, 비디오 변환이나 데이터 분석, 실시간 머신러닝 추론 등에서 수십 배에 달하는 큰 폭의 성능 향상을 효율적으로 얻을 수 있다고 소개했다. 또한 스토리지 영역에서는 빠르게 늘어나는 데이터를 처리하는 데 있어, 압축이나 암호화, 중복제거 등에서 FPGA 등을 가속기로 사용함으로써 큰 폭의 성능 향상이 가능하고, 네트워크에서도 FPGA 등을 함께 사용하는 SmartNIC을 통해 패킷 프로세싱 처리량을 대폭 향상시키고, 암호화 처리 성능 향상 등으로 더욱 높은 수준의 보안이 확보된 연결 환경을 제공할 수 있다고 밝혔다.

이에 미래의 데이터센터 모델로는 기존의 클라우드 리소스 풀에 FPGA, ACAP 등이 적극적으로 조합되는 ‘분산된 적응형 컴퓨팅 환경(Distributed Adaptive Computing)’이 제시되었다. 여기에는 하이브리드와 엣지까지 확장되는 클라우드 환경 전반에서, 프로세서와 SmartNIC, 가속기가 결합된 스토리지, ACAP 기반의 컴퓨트 가속기 등이 모두 리소스 풀 형태로 연결되고, 워크로드에 최적화된 형태로 필요한 만큼 유연한 구성 배치가 가능하게 하는 것이다. 이러한 환경에서는 적절한 리소스 할당을 통해 고성능과 낮은 지연시간, 최적화된 비용을 구현할 수 있으며, 이 때 FPGA나 ACAP 등의 재정의 가능한 실리콘 디바이스는 새로운 실리콘의 투입을 최소화하면서도 빠른 혁신 사이클에 대응할 수 있다.

마이크로소프트는 애저 클라우드 서비스에서 고성능 VM이나 가속기 조합 VM, HPC 서비스, 고성능 스토리지나 대용량 메모리의 VM 등 다양한 특화 서비스 모델을 제공하고 있다고 밝혔다. 이러한 서비스 모델 중, 애저 NP VM 서비스는 알베오 U250 FPGA 가속기를 활용할 수 있으며, 필요한 성능 수준에 따라 CPU 코어는 10~40개, 메모리는 168GB~672GB, 알베오 U250 가속기는 4개까지 활용할 수 있도록 제공할 예정이다. 그리고 곧 미국 동부, 서부, 동남아시아, 서유럽 리전에서 선보일 이 서비스를 통해, 현재 알베오 환경에서 활용할 수 있는 소프트웨어 제품 등은 애저 환경에서도 그대로 활용할 수 있게 될 것이라 덧붙였다.

▲ ‘바이티스’ 통합 소프트웨어 플랫폼은 FPGA 등을 소프트웨어 기술 기반에서 다룰 수 있게 한다

▲ 히타치는 ADAS 시스템 전반의 구현에 ‘바이티스’를 활용해, 단 두 달만에 성과를 거두었다고 발표했다

자일링스는 FPGA 디자인 도구 ‘비바도(Vivado)’ 이후 지속적으로 소프트웨어 방향으로 역량을 진화시켜 왔으며, 이 자리에서 ‘바이티스(Vitis)’ 통합 소프트웨어 플랫폼을 통해 지금까지 나뉘어 있던 복잡한 환경들을 좀 더 정리하고, 개발 환경 구성을 비바도와 바이티스의 양대 축으로 정리하고자 한다는 계획을 소개했다. 그리고 이종 컴퓨팅 환경, 엣지에서 클라우드에 이르는 다양한 환경에 대응, AI 기술의 활용 등에 있어, 바이티스 플랫폼은 하드웨어에 대한 전문 지식 없이도 자일링스의 하드웨어 아키텍처 역량을 활용할 수 있도록 지원한다고 강조했다.

바이티스 통합 소프트웨어 플랫폼은 풍부한 최적화된 오픈소스 라이브러리를 포함하고, 도메인 특화 아키텍처의 구현도 포함하고 있어 AI, 비디오, 빅데이터 분석 등에 이르기까지 최적화된 하드웨어 활용을 위한 환경을 제공한다. 자일링스는 이 바이티스 플랫폼을 오픈소스 모델을 기반으로, 자일링스 보드용으로 무료 제공할 계획이라고 발표하며, 오픈소스로의 여정은 이제 자일링스에 있어 핵심 전략 중 하나라고 강조했다. 그리고 현재 오픈소스 생태계에서는 OpenAMP 프로젝트에 기여하고 있으며, 향후에는 텐서플로우나 쿠버네티스 프로젝트 등에서도 자일링스의 기술에 관련된 기여를 하고자 한다고 덧붙였다.

자동차 영역에서 히타치 오토모티브 시스템(Hitachi Automotive System)은 다양한 자동차 제조사에 ADAS 시스템 등을 공급하고 있으며, 자일링스의 FPGA와 SoC를 활용해 레벨2 이상의 ADAS 시스템에서 요구되는 기능과 성능을 최적화된 형태로 구현하고 있다고 소개했다. 그리고 히타치는 이런 최신 ADAS 시스템 등을 구현하는 데 있어, Versal 보드와 바이티스 플랫폼을 활용해, 딥 러닝 기반의 사물 인식 시스템을 포함하는 엔드투엔드 오토모티브 디자인을 단 두 달만에 만들어낼 수 있었다고 소개했다.

▲ 바이티스 AI는 ‘도메인 특화 아키텍처’를 통합해, AI 사이언티스트들에 더 큰 역량을 제공한다

▲ 차량용 자율주행 플랫폼 구현에서 FPGA의 활용은 다양한 까다로운 조건을 훌륭히 충족시킬 수 있게 한다

도메인 특화 아키텍처(DSA)를 통합한 ‘바이티스 AI’는 텐서플로우나 Caffe, PyTorch 등 업계 선도적인 프레임워크를 이용해 자일링스 하드웨어를 최적화하고 프로그램 할 수 있도록 한다. 바이티스 AI는 트레이닝된 AI 모델을 최적화하고 압축 및 컴파일하여 약 1분 안에 자일링스 디바이스 상에서 실행할 수 있는 툴을 제공하며, 동급 최고 수준의 추론 성능 및 효율성으로 엣지에서 클라우드까지 구축할 수 있는 특화된 API도 지원된다. 자일링스는 이 도구가 하드웨어 전문성 없이 최적화된 하드웨어 사용을 가능하게 해,, AI를 활용하고자 하는 스타트업 등에서도 유용한 도구라고 강조했다.

Pony.ai 는 이 자리에서, 레벨 4 급의 자율주행 시스템 ‘PonyPilot’을 구현하는데 있어 자일링스의 FPGA와 Versal ACAP를 활용한 사례를 소개했다. 자율주행 시스템은 실제 도로의 복잡한 교통 상황 속에서도 주행을 이어나갈 수 있어야 하며, 각종 센서를 통해 들어오는 데이터를 판단하고, 복잡한 상황에서 실시간에 가까운 판단이 가능한 성능이 요구된다. 특히 낮은 지연시간과 제한된 전력 소비량이라는 어려운 조건까지 만족시키는 데 있어, FPGA의 활용은 전통적인 시스템보다 지연시간은 12배 개선하고, 30W 정도의 전력소비로 시스템을 구현할 수 있었다고 소개했다.


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