소이넷, 초고속 AI 추론엔진 탑재 '소이네이처' 선보여

트랜스포머 계열 최신 인공지능 모델 지원 차세대 엔진 '소이넷 버전5' 탑재

인공지능 추론 최적화 선도기업 소이넷(공동대표 김용호, 박정우)은 인공지능 서비스 가성비를 극대화한 '소이네이처(SoyNature)'를 론칭했다고 18일 밝혔다.

'소이네이처'는 MLOps(Machine Learning Operations) 일종이다. MLOps는 머신러닝 모델을 개발해 서비스화 하는 전과정을 효율화하고 운영상의 이슈를 모니터링하는 플랫폼으로 인공지능 운영에 있어 필수적이다.

'소이네이처'에는 '어텐션' 기반의 '트랜스포머' 최신 인공지능 모델을 지원하는 소이넷이 개발한 차세대 엔진인 '소이넷 버전5(SoyNet 버전5)'를 탑재해  라벨링과 학습자동화, 추론 최적화, 엣지서버에 추론엔진 배포 등의 인공지능 서비스에 필수적인 기능을 제공한다.

특히 '소이넷 버전5'는 ▲트랜스포머 계열의 최신 인공지능 모델을 지원하며 ▲고정된 입력값이 아니라 다양한 입력값을 취할 수 있게 진화했고 ▲설명가능한 인공지능(XAI, Explainable AI)기능으로 Grad-CAM을 지원한다. 회사는 "실제 인공지능 실행 환경에서 꼭 필요한 기술을 개발해 '소이네이처'에 담았다"고 말했다.

소이넷은 지난 2018년부터 인공지능 실행 최적화 시장을 개척, 국내시장의 레퍼런스를 확보하는 한편 글로벌 모델마켓(soynet.io/market)을 통해 글로벌 진출도 시도하고 있다. 그 동안 도시공유플랫폼, 한국전기안전공사에 인공지능 자동화 플랫폼을 공급했다.

현재 인공지능은 컨볼루션 계열 모델에서 어텐션 기반 트랜스포머 계열 모델로 진화하고 있다. 이번에 소이넷이 선보인 '소이네이처'는 기존의 엠엘옵스(MLOps)솔루션이 데이터 라벨링과 학습에 기능이 치중돼 있는 점을 고려, 기본적인 라벨링과 학습자동화 기능을 제공함과 동시에 자사의 장점인 추론최적화 엔진을 탑재, 인공지능 서비스 비용을 기존보다 3분의 1로 줄였다. 

또 지속적인 학습이 가능하도록 프로세스를 설계, 추가적인 학습파일이 테스트 단계를 거쳐 기존에 운영하던 인공지능을 교체할 수 있고, 기존처럼 단회적인 학습을 통한 인공지능 서비스가 아니라 지속적으로 인공지능이 정확도를 높일 수 있게 했다.

보통 실제 환경에서는 학습서버와 추론이 요구하는 환경이 상이한데, 컴퓨팅 제약 때문에 중앙집중적인 서버 환경이나 클라우드에 많이 의존한다. 이에 소이넷은 '소이네이처'에 학습서버와 추론서버 또는 엣지 디바이스 환경에서 웨이트 파라미터 배포와 관리 기능을 추가, 소이넷의 초고속 및 초경량 인공지능 추론기술이 잘 활용할 수 있게 함으로써 타사의 엠엘옵스(MLOps)와 차별화했다.

박정우 소이넷 대표는 "현재 우리가 운영하고 있는 모델마켓의 최적화 인공지능을 200여개로 늘리는 한편 보다 글로벌화 한 환경에 적합하도록 고도화하겠다"면서 "해외시장 개척을 위해 현재 시리즈-A를 준비하고 있다"고 밝혔다. 박 대표는 "어려운 시장환경 속에서 고전하고 있는 국내외 인공지능 회사들의 서비스 비용을 줄여주고 경쟁력을 확보 할 수 있게 우리의 모델마켓과 '소이네이처'를 통해 인공지능 최적화 기술을 인공지능 전문기업들이 보다 쉽고 합리적인 가격에 만날 수 있게 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

인공지능 추론 최적화 기업 소이넷이 최근 개발해 선보인 '소이네이처' 서비스 화면.