[인더스트리뉴스 조창현 기자] 실리콘에서 전력, 성능 및 면적(PPA)에 최적화된 하드웨어 설계를 변환 및 최적화시켜 구현할 수 있도록 지원하는 솔루션이 나왔다. 지멘스디지털인더스트리소프트웨어(Siemens DISW), 지멘스 EDA사업부는 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 및 시스템 온 칩(SoC)에서 신경망 가속기 관련 상위수준합성(HLS) 솔루션인 ‘Catapult AI NN’을 발표했다고 31일 밝혔다.
Catapult AI NN은 AI 프레임워크에서 신경망 기술(neural network description)로부터 시작해 C++로 변환하고, 반도체칩 설계와 관련된 프로그램 언어인 베릴로그(Verilog)나 VHDL RTL(register transfer level) 가속기로 합성한다.
아울러 새로운 솔루션은 머신러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지인 hls4ml과 상위수준합성(HLS)을 위한 지멘스 Catapult HLS 소프트웨어를 결합했다. 지멘스는 새로운 솔루션이 미국 에너지부 산하 연구소(U.S. Department of Energy Laboratory)인 페르미연구소(Fermilab) 및 기타 hls4ml 관련 주요 기여자들과 긴밀히 협력해 개발됐다고 설명했다. 특히 제품은 맞춤형 실리콘에 대한 전력, 성능 및 면적 등 머신러닝 가속기 설계와 관련된 고유 요구사항을 해결한다.
지멘스DISW 모 모바헤드(Mo Movahed) 상위수준설계,검증및전력부문부사장겸총괄매니저는 “소프트웨어 신경망 모델을 하드웨어로 구현하기 위해 수작업으로 변환하는 과정은 비효율적이고 시간이 오래 걸리며 오류가 발생하기 쉽다”며, “개발자는 지멘스가 제공하는 새로운 솔루션을 통해 소프트웨어 개발 과정에서 최적화된 PPA를 위한 신경망 모델을 자동화 및 구현할 수 있어 AI 개발과에 대한 효율성, 혁신과 관련된 새로운 시대를 열 수 있다”고 말했다.
지멘스에 따르면 새로운 솔루션은 hls4ml 관련 기능을 ASIC 및 SoC 설계로 확장한다. hls4ml는 머신러닝 하드웨어 가속을 위한 오픈 소스 패키지다. 사용자는 관련 패키지 사용시 텐서플로우와 파이토치, 케라스 같은 AI 프레임워크에 기술된 신경망에서 C++를 생성할 수 있다. 또 C++를 FPGA, ASIC 또는 SoC 구현을 위해 배포할 수 있다.
페르미연구소(Fermilab) 파나지오티스 스펜주리스(Panagiotis Spentzouris) 신기술부문부연구소장은 “입자 검출기 애플리케이션에는 매우 엄격한 엣지 AI 제약 조건이 있다”며, “지멘스와의 협력을 통해 과학자 및 AI 전문가가 ASIC 설계자가 아니더라도 충분히 전문성을 발휘할 수 있는 합성 프레임워크를 개발할 수 있었으며, 숙련된 하드웨어 전문가들에 대한 업무 효율성을 높이는데도 매우 이상적”이라고 강조했다.
