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.

▲ 살릴 라제 자일링스 데이터센터 그룹 수석부사장

▲ 바이티스 플랫폼의 개발 흐름은 이런 모습으로 흘러간다

살릴 라제(Salil Raje) 자일링스 데이터센터 그룹 수석 부사장(Executive Vice President) 겸 총괄 매니저는 최근 산업계의 주요동향으로 이종 컴퓨트 환경, 클라우드의 엣지로의 확산, 그리고 AI 활용의 확대를 꼽았다. 그리고 이 중 ‘이종 컴퓨트 환경’은 기존의 프로세서가 늘어가는 컴퓨팅 수요를 충족시킬 수 있을 만큼 성능 향상이 이루어지지 않고 있으며, 이에 좀 더 효과적으로 성능 향상을 얻기 위한 방법으로, 전혀 다른 아키텍처를 기반으로 특정 작업에 높은 성능을 보이는 ‘가속기’를 함께 사용하는 방법으로 늘어나는 컴퓨팅 수요에 대응할 수 있다고 밝혔다. 또한 이 부분에서의 과제로는 특정 애플리케이션 수요에 유연하게 대응하고 통합할 수 있는 ‘적응 가능한’ 성격의 가속기 구현이 꼽혔다.

클라우드의 영역이 엣지로까지 확장되면서, 애플리케이션에서 처리 역량의 배치 방법도 달라지고 있다. 예를 들면 카메라의 사물 인식 애플리케이션에서, 기존에는 엔드포인트에 카메라와 전송을 위한 인코드, 클라우드에는 디코드와 사물 인식, 분석 기능이 위치하고 있었지만, 엣지 시대에는 엔드포인트에 사물 인식 추론이, 엣지에 분석 기능이 배치될 수도 있게 되었으며, 자일링스는 이를 위한 엔드포인트와 엣지에서의 강화된 역량을 제공할 수 있다고 소개했다. 또한 AI의 확산 측면에서는, AI를 위한 프레임워크가 디바이스 레벨로 내려감에 있어, 애플리케이션이 ‘적응형 디바이스’를 활용해 더 효율적으로 높은 성능을 활용할 수 있을 것이라고 덧붙였다.

자일링스는 ‘바이티스(Vitis)’ 통합 소프트웨어 플랫폼이 클라우드를 기반으로 일어나고 있는 이러한 변화에 대해, 소프트웨어 엔지니어 및 AI 과학자를 비롯해 새로운 분야의 다양한 개발자들이 적응형 하드웨어의 이점을 활용할 수 있도록 지원할 것이라고 소개했다. 바이티스 통합 소프트웨어 플랫폼은 다양한 ‘소프트웨어 중심’ 개발자들이 하드웨어에 대한 전문성이 없이도 소프트웨어나 알고리즘 코드를 자일링스의 하드웨어 아키텍처에 맞게 구현할 수 있도록 돕는다. 또한 향후 자일링스의 개발 플랫폼은 하드웨어 개발 지향의 ‘비바도’와, 소프트웨어 중심의 개발 환경을 지향하는 ‘바이티스’로 이원화될 계획이라고 밝혔다.

바이티스 플랫폼은 기존 소프트웨어 엔지니어들이 다루던 다양한 고수준 언어나 업계 표준 프레임워크 기반의 코드들에서 자일링스의 하드웨어를 손쉽게 활용할 수 있도록 돕는다. 이 플랫폼의 빌드 환경에는 자일링스의 하드웨어 상에서 사용할 수 있는 구성 요소들을 위한 ARM 컴파일러, 바이티스 HLS, AIE 컴파일러 등이 포함되어 있고, 이를 활용해 시스템 컴파일과 링크를 거쳐 빌드된 애플리케이션은 XRT(Xilinx runtime library)를 통해 디바이스에 배포, 활용할 수 있다. 그리고 이러한 일련의 과정에서 시스템 레벨의 시뮬레이선, 성능 최적화를 위한 진단 도구 등도 갖추고 있다고 언급되었다.

▲ ‘바이티스 AI’는 텐서플로우를 위한 DPU를 적응형 디바이스에 구성할 수 있도록 한다

자일링스는 바이티스 플랫폼에서, 오픈소스, 표준 기반의 다양한 라이브러리를 통해 400개 이상의 기능들을 제공하고 있으며, 이는 공용 라이브러리와 도메인 특화 라이브러리로 구분된다고 소개했다. 그리고 이 바이티스 플랫폼을 통해, 기존의 Zynq 등 자일링스 하드웨어에서 사용하던 애플리케이션들을 데이터센터 서버를 위한 알베오 등의 다른 플랫폼으로 쉽게 이전해 활용할 수 있으며, 클라우드 환경에서의 대규모 배포 환경인 도커와 쿠버네티스와도 함께 활용할 수 있다고 밝혔다.

바이티스 AI(Vitis AI)는 바이티스 플랫폼이 제공하는 도메인 특화 개발 환경 중 AI 환경을 위한 부분으로, 텐서플로우(TensorFlow) 등 업계 선도적인 프레임워크를 이용해 자일링스의 하드웨어를 최적화하고 프로그램 할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해, AI 개발자들은 텐서플로우 기반으로 개발된 AI 모델의 처리에 적합한 DPU(DNN Processing Unit)을 자일링스의 적응형 디바이스에 탑재, 사용자의 AI 모델에 최적화된 가속기를 구현할 수 있게 한다. 자일링스는 바이티스 AI를 통해, 트레이닝된 AI 모델을 최적화하고 압축 및 컴파일해 자일링스 디바이스 상에서 실행하는 데까지 몇 분 정도의 시간으로 충분하다고 덧붙였다.

바이티스 AI는 텐서플로우, Caffe, PyTorch 등의 프레임워크와 함께 30개 이상의 사전 트레이닝되고 최적화된 레퍼런스 모델을 제공하며, 개발 도구에서의 컴파일러와 최적화 도구, 프로파일러 등을 통해 전통적인 하드웨어와 방법으로의 처리 대비 10~20배에 이르는 성능 향상도 가능하다고 제시했다. 이렇게 최적화된 모델은 DSA(Domain-Specific Architecture)를 통해 자일링스의 하드웨어에 최적화된 형태로 DPU를 구성해 활용할 수 있다. 이 플랫폼을 적절히 사용하면, 전통적인 서버 프로세서와 ACAP의 구성에서 애플리케이션을 위한 다양한 기능들을 적절히 위치시켜 최적의 성능과 밸런스를 구현할 수 있으며, 이를 통해, 애플리케이션의 배포에서 클라우드에서부터 엣지, 엔드포인트까지 유연한 배포가 가능한 시나리오를 구현할 수 있다.

▲ ‘바이티스 AI’를 통해, AI 모델을 다양한 환경으로 좀 더 손쉽게 배포할 수 있었다

▲ ACAP는 데이터센터에서 기술의 빠른 변화에 효율적으로 대응하기 위해서도 활용되고 있다

IBM은 이 자리에서 PowerAI 비전 소프트웨어에 자일링스의 FPGA를 사용한 사례를 소개했다. PowerAI 비전은 이미지와 비디오를 위한 자동화된 AI로, 데이터가 들어오면 데이터셋을 만들고 데이터의 구분과 라벨링 등을 수행하며, 모델을 만들고 훈련, 배포까지 가능하도록 한다. 그리고 이러한 일련의 과정을 거친 모델은 다양한 플랫폼으로 배포할 수 있다. 이 사례에서 IBM은 ‘바이티스 AI’를 활용함으로써, 빠르게 애플리케이션을 구축하고 배포하는 데 있어 클라우드 뿐 아니라 FPGA를 사용하는 엣지 로컬 시스템까지 갈 수 있으며, 추론 컨테이너를 거쳐 서버의 FPGA로까지 배포할 수 있었다고 소개했다.

마이크론(Micron) 또한 바이티스 플랫폼을 사용해 제품의 구현과 출시를 가속화할 수 있었다고 소개했다. 몇몇 특수한 데이터센터 고객은 표준 기반의 제품보다는 몇몇 특수한 기능을 적용한 제품으로 큰 가치를 얻을 수 있는 경우가 있는데, 마이크론은 이러한 대형 고객의 요구에 대응하기 위해 바이티스 플랫폼을 활용함으로써, 기술이 표준화되기 이전에도 고객의 필요에 따라 제품에 빠르게 적용해 공급함으로써, 고객의 수요에 대응했다는 것이다. 그리고, 새로운 기술이 표준화되어 활용되기까지는 2~3년이 걸리지만, 마이크론이 바이티스를 통해 드래프트 수준에 있는 새로운 기능을 추가, 제공하는 데는 6개월 정도에 가능했다고 덧붙였다.

또한 최근 데이터센터의 AI 활용에 있어 메모리와 스토리지의 중요성이 강조되고 있으며, 이에 기존의 전통적인 메모리 계층 구조를 AI 애플리케이션에 적합한 구조로 재구축할 필요를 느끼는 사용자들이 많다고 소개했다. 그리고 이러한 메모리 계층 재구축을 자일링스의 솔루션으로 구현할 수도 있으며, 최근 서버 시장의 트렌드인 AI나 이종 컴퓨트 플랫폼 등에 대응하는 데 있어, 자일링스의 ACAP 아키텍처는 이러한 변화에 유연하게 대응할 수 있는 특징을 가지고 있다고 밝혔다.

▲ 리암 매든 자일링스 유무선 그룹 수석부사장

▲ 키사이트의 실시간 EVM 구현 사례가 소개되었다

리암 매든(Liam Madden) 자일링스 유무선 그룹 수석부사장(Executive Vice President)는 이 자리에서, 자일링스의 기술은 5G에서도 큰 변혁을 뒷받침하고 있다고 소개했다. 자일링스의 솔루션은 5G 구현에 있어, 매시브 MIMO 기지국에서부터 분산 유닛, 집중 유닛, 코어 네트워크로 이어지는 일련의 인프라 전반에서, MIMO 안테나의 효율적인 빔포밍 구현이나 FPGA 가속기를 통한 저지연, 고성능의 트래픽 처리 등에서 활용되고 있다. 특히 디지털 프론트엔드 구현에서, 자일링스는 패브릭보다 AI 엔진을 활용하는 경우가, FPGA보다 ACAP 쪽이 더 높은 성능과 효율을 보였다고 덧붙였다.

키사이트(Keysight)는 이번 행사에서, 5G 테스트를 위한 장비에 자일링스의 솔루션을 활용한 사례를 소개했다. 이 자리에서 키사이트는, 5G 테스터에서의 주요 요구사항으로 높은 결과품질, 사용자의 환경에 맞는 커스터마이즈 가능, 빠른 프로토타이핑, 지연 시간, 전력 소비량, 그리고 비용 등을 꼽혔다. 그리고 키사이트는 이러한 어려운 요구들에 대응하기 위해, 실시간 EVM(Error Vector Magnitude)의 구현에서 컴퓨트 집중 성격의 기능들을 AI 엔진 쪽으로 옮겨 소비전력 측면의 요건을 충족시키면서도 큰 성능 향상을 가져올 수 있었다고 언급했다.

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