래티스, “저전력 기반 엣지 AI 애플리케이션에 최적화된 로직·스택 모두 제공”

잉 젠 첸(Ying Jen Chen) 래티스 아태지역 사업개발 디렉터. 그는 MachXO3D를 "보안과 제어기능을 하나로 통합한 FPGA 모듈"이라고 설명했다.

“설계 유연성, 와트당 성능비는 FPGA와 비교 가능한 로직은 없다. 보안MCU 단에 적용되는 RoT를 FPGA에 통합하면서 비용 효율성이 높은 시스템 설계가 가능하다. 디자인의 복잡성도 줄일 수 있다. FPGA의 유연성과 보안, 두 마리 토끼를 모두 잡은 셈이다.”

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 필드프로그래머블어레이(FPGA) 기업인 래티스세미컨덕터(Lattice Semiconductor)가 보안모듈(RoT)을 내장한 FPGA인 마크XO3D(MachXO3D)를 공개했다. 마이크로프로세서(MCU) 단에 탑재·출시되는 RoT를 FPGA에 심은 형태다. 임베디드 시스템 설계의 복잡성을 줄이고 봄(BOM) 비용 절감과 FPGA의 유연성까지 하나로 통합했다는 게 사측 설명이다.

IoT 기술로 디바이스(노드·단말) 간 연결이 빠르게 증가하면서 사이버공격 위협도 증가하고 있는 추세다. 네트워크 전주기에서 취약점을 뚫고 들어가 정보를 탈취하는 사례가 많아지면서 시스템 설계를 위한 보안 이슈도 크게 증가한 상태다.

사측이 내세우는 MachXO3D의 강점은 보안-시스템 제어 기능이 통합된 점이다. 시스템 구동 시 가장 먼저 켜지고 가장 늦게 꺼지며 시스템 구동 전 영역에서의 보안성을 제공하는, 시스템 신뢰성의 기초를 제공하는 단일 플랫폼이라는 설명이다.

22일 행사 차 방한한 잉 젠 첸(Ying Jen Chen) 래티스 아태지역 사업개발 디렉터는 기자와 만난 자리에서 “MachXO3D는 미국표준기술연구소(NIST)의 PFR 지침을 준수하는 제어용 FPGA”라며 “접근 제어를 통해 비휘발성 메모리를 보호하고, 악성코드를 탐지하며, 손상되면 가장 신뢰할 수 있는 펌웨어로 자동 복구하는 다재다능한 FPGA 모듈”이라고 설명했다.

시스템 설계 부문에서의 복잡성도 줄일 수 있다. 사측 설명에 따르면, 제어용 PLD와 보안 MCU를 사용하지 않고도 단일 FPGA 모듈로 디자인 구성이 가능하다.

PLD 부문에서 시도되는 펌웨어 해킹 공격을 방어하면서 멀티부팅 메모리도 동시 검증이 가능하며, MCU 사용대비 IO포트를 넉넉하게 활용할 수 있다는 설명이다. FPGA 기반으로 빠르고 유연성도 확보 가능한 셈이다.

첸 디렉터는 “통신장비나 서버용컴퓨터, 자동화 시스템은 물론 차량용 전자제어유닛(ECU)이나 ADAS 등 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 소형 모듈”이라며 “기존에 출시된 칩과 핀호환이 가능해 업그레이드가 용이한 점도 장점”이라고 덧붙였다.

ECP5 FPGA와 최신 버전의 센스AI 스택을 적용한 비전인식 시스템 레퍼런스 디자인

◆엣지 인공지능(AI) 시스템 개발 솔루션 업데이트 단행도
머신러닝 개발에 특화된 센스AI(SensAI) 소프트웨어 스택의 최신 버전의 기술 업데이트 현황도 알렸다. 22일 열린 기자간담회 현장에서 해당 모듈이 탑재된 비전인식 애플리케이션 레퍼런스 디자인도 공개했다.

센스AI는 엣지 노드에 구현 가능한 저전력 기반 AI 애플리케이션 개발 플랫폼이다. 텐서플로(TensorFlow), 카페(Caffe)와 같은 머신러닝 프레임워크를 지원하면서 래티스의 ICE40, ECP5와 같은 로우-하이앤드 FPGA 모두 지원한다.

케라스(Keras) 프레임워크가 이번 업데이트에서 추가됐다. 머신러닝 모델의 학습 과정에서 중요한 트레이닝용 데이터세트와 스크립트도 이번 버전에서 추가됐다. 신경망(NN) IP가 개선되면서 메모리 접근성(읽기/쓰기) 기능도 확장됐다.

신경망(NN) 컴파일러가 재구조화로 최적화된 점은 눈에 띈다. 시스템 설계자가 기 학습된 머신러닝 모델을 기반으로 FPGA를 설계할 때 전 버전 대비 최적화된 컴파일러 기능으로 빠르고 쉽게 설계 가능해졌다는 게 사측 설명이다.

첸 디렉터는 “ECP5 FPGA를 기반으로, 최신 버전의 센스AI 스택을 적용한 비전인식 시스템 레퍼런스 모델을 기준으로 전 세대의 센스AI 버전을 사용했을 때 보다 약 10배 정도의 성능향상 효과를 확인했다. 소비전력 또한 크게 줄었다”며 “저전력 기반 AI 추론 애플리케이션에 최적화된 스택이다. 래티스가 포커스하고 있는 타겟마켓에서 관련 애플리케이션 개발자를 위한 다양한 지원책도 제공할 계획”이라고 강조했다.

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