▲ TENSAI® 칩을 장착한 태양광 구동 센싱보드(48 pin, 7X7mm, QFN 패키지)

 혁신적인 새로운 플랫폼을 사용하여 모바일 및 첨단 장치에 머신러닝 기술을 공급하는 전문기업 Eta Compute가 최신 머신러닝 SoC 제품을 출시한다고 17일 발표했다. 이번에 출시되는 TENSAI® 제품은 이미지 분류, 키워드 스포팅(음성 인식) 및 기동어(wakeup word) 탐지 기술이 담긴 획기적인 제품으로, 초저전력 임베디드 솔루션의 표준을 재정의한다. 

TensorFlow의 Google Technical Lead인 피트 워든(Pete Warden)은 “작고 저렴한 배터리 구동 칩을 활용한 머신러닝의 시대가 열리게 되었다. 이 제품의 출시로 향후 놀랍고 새로운 여러 애플리케이션이 개발될 것”이라고 말했다. 

이 TENSAI 칩은 Eta Compute의 3세대 지연 둔감(delay insensitive) 로직이 적용되어 가장 낮은 공급 전압에서도 안정적인 작동을 통해 전력 소모를 최소화할 수 있다. 

ETA Compute의 CTO인 나라 스리니바사(Nara Srinivasa) 박사는 “특허받은 하드웨어 아키텍처(DIAL™)는 CNN 및 SNN을 기반으로 한 완전한 맞춤형 알고리즘과 결합하여 수백 마이크로 와트 수준에서 머신러닝 추론 작업을 수행한다”며 “스마트 스피커 및 네트워크의 경계에 기계 지능을 제공하는 객체 감지 플랫폼과 같은 제품에 통합하고 있는 고객들에게 이 제품의 샘플을 제공하고 있다”고 말했다. 

이 프로세서는 최근 인기를 누리고 있는 TensorFlow® 또는 Caffe® 소프트웨어를 사용하여 교육할 수 있으며, 훈련된 모델은 Eta Compute의 맞춤형 커널로 더욱 최적화된다. TENSAI는 긴밀하게 통합된 DSP 프로세서와 마이크로 컨트롤러 아키텍처를 사용하여 임베디드 기계 지능의 사용 전력을 크게 저감한다. 이 솔루션은 모바일 기기, 웨어러블, 산업용 센싱 및 카메라 시장처럼 전력이 심각한 제약으로 작용하는 오디오, 비디오 및 신호 처리 분야의 광범위한 애플리케이션을 지원할 수 있다. 

또한 미리 분류된 데이터가 부족하거나 그러한 데이터를 사용할 수 없어 제한적인 실제 상황에서도, 당사의 자율 학습 알고리즘은 실행 가능한 지능을 추출할 수 있다. 따라서 Eta Compute의 솔루션은 원격 환경에서 에너지를 수집하는 기기용 지능을 포함하여 훨씬 광범위한 기능을 제공한다.