"스마트팩토리 로봇, 텐서플로보다 빠른 인공지능 필요"

코로나19로 인한 비대면 문화 확산은 사회 전반의 디지털 전환을 가속화했다. 제조 현장에 네트워크, 빅데이터 인공지능(AI) 등 신기술을 연계하는 '스마트팩토리'도 이런 변화에 탄력을 받은 분야 중 하나다.

AI 기술을 제조 현장에 도입하는 데 관심을 갖는 기업들은 늘고 있지만 해결과제도 적지 않다. 일단 현장 전반에 도입할 AI를 확보하는 데 필요한 시간과 비용이 만만치 않다는 점이다. 각 현장에 맞게 고도화된 AI를 구현하기 위해서는 적합한 학습이 선행돼야 하며, 이를 위해 고성능 하드웨어가 투입돼야 한다. '텐서플로', '파이토치' 등 머신러닝 라이브러리가 오픈소스로 제공되고 있으나, 기업이 실제로 AI를 활용하려면 상당한 수준의 투자가 필요한 상황이다.

AI를 맞춤형으로 개발, 활용하는 데에 투입되는 시간과 비용을 줄여주는 AI 가속기 기술은 이런 상황에서 주목받고 있다.

AI 가속기 스타트업 소이넷은 지난 10일 개막된 '4차 산업혁명 대상 2021'에서 GPU 기반 AI 딥러닝 추론 가속 기술 '소이넷'과 AI 기반 객체 감지 및 인지 기술 '소이파이어', '소이 LPR', '소이엣지'를 소개하고 있다.

회사는 지난 2016년 창업, 이후 2018년 소이넷을 개발했다. 소이넷은 AI 모델의 서비스를 위한 범용 실행 전용 가속 솔루션이다. 텐서플로, 파이토치 등 기존 AI 프레임워크 대비 최대 5배의 처리 속도를 기록하고, GPU 메모리 사용량은 최대 9분의 1로 줄여줄 수 있다는 설명이다. 이에 따라 AI 서비스에 투입될 서버 비용도 절감해준다. 엣지 환경에서도 사용 가능하다.

소이넷은 특히 스마트팩토리, 스마트시티에 활용되는 AI 기반 시계열 데이터 분석, 영상분석 등에 소이넷의 AI 가속 프레임워크가 유용할 수 있다고 강조했다.

AI 모델을 딥러닝 라이브러리 '욜로v3(YOLOv3)'와 엔비디아 GTX1080TI GPU를 구동하는 서버에서 소이넷의 가속엔진을 적용한 AI 실행성능 및 점유 메모리 대조. [사진=소이넷]

박정우 소이넷 대표는 "AI 기술 중 시계열 데이터 분석은 스마트팩토리 내 공정 분석 등에 많이 쓰이는데, 이런 경우 컴퓨팅 환경을 소형화하는 게 핵심적"이라며 "실시간으로 시각 데이터를 수집하고 라벨링해 학습하는 머신러닝운영(MLOps) 측면에서도 소이넷 프레임워크가 두각을 드러낼 수 있다"고 말했다.

AI 서비스를 자체 개발하는 경우에도 소이넷 프레임워크를 사용해 AI를 가속, 서비스 개발 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.