지난 글에 이어 이번 글에서는 빠르게 변화하고 있는 산업계 환경에 적응형 컴퓨팅을 적용해야만 하는 이유에 대해 알아본다.

FPGA 기술을 기반으로 구현된 적응형 컴퓨팅은 DSA를 실리콘에 동적으로 구현할 수 있다. 따라서 적응형 컴퓨팅을 사용하면 요구사항이 변경될 때마다 DSA를 동적으로 업데이트할 수 있으며 ASIC의 긴 설계주기나 엄청난 NRE 비용 부담에서 벗어날 수 있다. 

소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어에 대한 OTA(Over-The-Air) 업데이트도 가능해진다. 이는 프로세싱이 갈수록 분산됨에 따라 특히 중요하다. 가령 2011년 화성 탐사선 큐리오시티(Curiosity)와 최근 발사된 퍼서비어런스(Perseverance) 모두 적응형 컴퓨팅이 적용되었다.

퍼서비어런스 탐사선은 포괄적인 비전 프로세서를 위해 적응형 컴퓨팅을 사용했다. FPGA 기반 플랫폼을 이용해 구현된 이 적응형 컴퓨팅은 이미지 조정, 필터링, 감지 및 매칭 등 AI 및 비-AI 시각적 가속화 작업을 지원하고 있다. 

퍼서비어런스는 이러한 적응형 컴퓨팅을 사용하여 이미지를 처리한 다음, NASA로 전송하게 된다. 

퍼서비어런스가 화성에 도착하는 8개월 동안 새로운 알고리즘이 고안되거나 하드웨어 버그가 발견되면 적응형 컴퓨팅을 통해 하드웨어 업데이트를 원격 또는 OTA나 이 경우에는 우주 상으로 전송할 수 있다. 

이러한 업데이트는 소프트웨어 업데이트만큼 빠르고 쉽게 수행할 수 있다. 원격지에 구축되는 경우, 특히 이러한 원격 하드웨어 업데이트는 단순한 편의성 문제를 넘어 필수적으로 요구되는 사항 중 하나다.

적응형 컴퓨팅은 클라우드에서 엣지 및 단말장치에 이르기까지 다방면에서 구현이 가능하며, 애플리케이션 전반의 모든 부분에 혁신적인 최신 아키텍처를 적용할 수 있다. 

이는 데이터센터의 PCIe 가속기 카드를 위한 대용량 디바이스에서 IoT 기기에 필요한 단말장치 프로세싱에 적합한 소형의 저전력 디바이스에 이르기까지 다양한 적응형 컴퓨팅 플랫폼을 통해 실현이 가능하다.

적응형 컴퓨팅은 자율주행 및 실시간 스트리밍 비디오와 같은 지연시간에 민감한 애플리케이션에서 비정형 데이터베이스 기반의 데이터 프로세싱 및 5G의 신호처리에 이르기까지 모든 방식에 최적화된 DSA를 구현하는데 사용할 수 있다. 

최신 하드웨어 추상화 툴을 이용하면 소프트웨어 및 AI 개발자도 하드웨어 전문가의 도움 없이 모든 이점을 활용할 수 있다. 

적응형 컴퓨팅의 이점을 고려해야 하는 이유는 무엇일까? 수십억개의 지능형 커넥티드 기기가 상호 또는 데이터센터와 지속적으로 통신하면서 생성되고, 처리 및 소비되는 데이터의 양은 엄청나다. 적응형 컴퓨팅은 더 낮은 비용과 전력소모로 더 높은 프로세싱 성능을 제공한다. 

이를 통해 최종 소비자의 비용 부담을 줄이는 것은 물론 데이터센터를 비롯한 전반적인 전기 사용량을 줄일 수 있다. 이는 모두에게 유리하다. 

앞으로도 범용 프로세서에 대한 요구는 지속되겠지만, 적응형 디바이스는 차세대 컴퓨팅 시대의 증가하는 AI 프로세싱 요건을 지원하는데 있어 매우 중요한 요소로 자리할 것이다.

글 : 이보 볼젠(Ivo Bolsens) / 부사장 겸 최고기술책임자(CTO) / 자일링스