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자일링스, 적응형 컴퓨팅 제품 카테고리 ‘ACAP’ 공개

기사승인 2018.03.20  15:37:59

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자일링스가 FPGA 역량의 한계를 극복할 수 있는 ACAP(적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼, Adaptive Compute Acceleration Platform)이라는 혁신적인 제품 카테고리를 발표했다.

ACAP은 다양한 애플리케이션과 작업량의 요구에 적응하기 위해 하드웨어 레벨에서 변경될 수 있는 고도로 통합된 멀티코어 이기종 컴퓨팅 플랫폼이다. 동작중에 동적으로 수행되는 ACAP의 적응성은 CPU 또는 GPU가 따라갈 수 없는 성능과 와트당 성능의 수준을 제공한다.

ACAP은 빅데이터와 인공지능 시대에서 다양한 애플리케이션을 가속화하는 데 적합하다. 여기에는 비디오 트랜스코딩, 데이터베이스, 데이터 압축, 검색, AI 추론, 유전체학, 머신 비전, 연산 스토리지 및 네트워크 가속화 등이 포함된다.

이를 통해 소프트웨어 및 하드웨어 개발자들은 엔드포인트, 에지 및 클라우드 애플리케이션을 위한 ACAP 기반의 제품을 설계할 수 있다. 최초의 ACAP 제품군인 코드네임 ‘에베레스트’는 TSMC 7나노미터 공정 기술로 개발되며, 올해 말 개발이 완료될 예정이다.

빅터 펭 자일링스 사장겸 CEO는 “ACAP은 FPGA가 발명된 이후 산업계와 엔지니어링 성과를 뒤엎을 가장 혁신적인 기술이다. 새로운 아키텍처는 회사의 광범위한 전략의 일부로 FPGA 한계와 하드웨어 개발자만 지원하는 한계를 뛰어 넘는 혁신적인 새로운 구조다. ACAP 제품이 데이터센터를 비롯한 광범위한 시장에서 채택됨으로써 적응형 컴퓨팅의 보급이 가속화되고 지능형, 커넥티드, 적응형 컴퓨팅 세계가 보다 빠르게 현실화될 것이다”고 말했다.

ACAP은 분산형 메모리 및 하드웨어 프로그래머블 DSP 블록, 멀티코어 SoC, 하나 이상의 프로그래머블 소프트웨어, 적응형 하드웨어, 컴퓨팅 엔진, 네트워크 온 칩(NoC)을 통한 모든 연결이 가능한 차세대 FPGA 패브릭을 갖추고 있다.

또 ACAP은 하드웨어 프로그래머블 메모리 컨트롤러, 향상된 SerDes 기술과 첨단 RF-ADC/DAC를 집적하고 있으며 디바이스 종류에 따라서 HBM(High Bandwidth Memory)까지 집적화된 고도의 통합된 프로그래머블 I/O 기능을 갖추고 있다.

소프트웨어 개발자는 C/C++, OpenCL 및 Python 같은 툴을 이용해 ACAP을 기반해 목표 시스템을 개발할 수 있으며 FPGA 툴을 이용해 RTL 레벨에서도 프로그래밍이 가능하다.

패트릭 무어헤드 무어 인사이트 & 스트래티지(Moor Insights & Strategy) 설립자는 “이것은 미래 컴퓨팅의 모습이다. 이것은 몇 일씩 소요되던 것에 비해 몇 분 내에 유전체 순서 결정을 처리할 수 있는 능력을 말하는 것이다. 또 낮 동안 비디오 트랜스 코딩을 하고 야간에는 이미지를 인식하는 것과 같은 컴퓨팅 요구에 따라 작업량을 변경하도록 서버를 프로그램하는 능력을 갖고 있는 데이터 센터에 대한 것이다. 이것은 매우 중요하다”고 말했다.

에베레스트는 10억달러 이상의 지속적인 R&D 투자를 통해 4년 동안 개발 중이다. 현재 1500명이 넘는 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어가 자일링스의 ‘ACAP 및 에베레스트’ 설계에 참여하고 있으며 소프트웨어 툴은 핵심 고객에게 전달됐다. ‘에베레스트’는 2018년에 개발 완료될 예정이며 2019년에는 고객들에게 출하될 예정이다.

에베레스트는 최신 16나노미터 버텍스 VU9P FPGA와 비교해 DNN(Deep Neural Networks) 응용에서 20배 이상의 성능 개선을 달성할 것으로 예상된다. 에베레스트 기반 5G 원격 무선 헤드(Remote Radio Head)는 최신 16나노미터 기반 무선통신 대비 4배의 대역폭을 갖게 된다.

따라서 자동차, 산업, 과학 및 의료용, 항공우주, 국방, 테스트, 측정 및 에뮬레이션, 오디오/비디오, 방송, 컨수머 시장 등의 다양한 시장에서 광범위한 애플리케이션의 성능 및 전력 효율이 대폭 개선될 것이다.

최태우 기자 taewoo@internews.kr

<저작권자 © 인터페이스뉴스 무단전재 및 재배포금지>
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