CEVA, 텐서플로까지 확장된 2세대 딥러닝 심층신경망

2016년 07월호 지면기사  /  편집부

CEVA가 머신러닝을 위한 2세대 심층신경망 소프트웨어 프레임워크 ‘CDNN2(CEVA Deep Neural Network 2)’를 발표했다. CDNN2는 카메라 디바이스에서 실시간으로 로컬화된 심층 학습기반 비디오 분석이 가능하다. 클라우드를 통한 분석 실행에 비해 대기시간은 줄이고 개인정보 보호는 강화하면서 데이터 대역폭과 저장공간을 상당히 줄일 수 있다.

CEVA-XM4 지능형 비전 프로세서와 결합한 CDNN2는 스마트폰, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 감시 장비, 드론, 로봇 및 기타 카메라가 지원되는 스마트 디바이스의 임베디드 시스템 내 머신러닝을 구현하기 위해 신제품 출시시기를 앞당겨 줄 뿐만 아니라 높은 전력 효율성을 제공한다.

CDNN2는 이미 여러 고객 및 파트너와 함께 설계 중인 CEVA의 성공적인 1세대 심층신경망(CDNN)을 기반으로 구축됐다. 이는 구글의 인공지능 엔진 ‘텐서플로(TensorFlow)’를 지원할 뿐만 아니라, 최신의 가장 복잡한 네트워크 토폴로지 및 계층에 대해 향상된 성능을 제공한다. 또 나선형신경망(convolutional networks)을 전체 지원함으로써 어떠한 특정 네트워크라도 입력된 해상도에 의해 작동할 수 있도록 한다. 성능이 개선된 API를 사용한 CDNN2는 다양한 심층신경망 관련 작업을 위해 CPU부터 CEVA-XM4까지 직접적인 오프로드를 포함하는 전반적인 시스템 성능을 향상시킨다.

개발자들은 사전 학습된 네트워크가 CEVA-XM4에서 원활하게 실행될 수 있도록 자동으로 변환시키는 ‘푸시 버튼’ 기능이 탑재된 CDNN2를 통해 신제품의 출시 시기를 앞당길 수 있으며, 높은 전력 효율성으로 임베디드 비전 시스템을 용이하게 개발할 수 있다. 그 결과, 개발자들은 CDNN2를 통해 CPU 및 GPU기반 시스템보다 전력과 메모리 대역폭을 적게 소비하는 CEVA-XM4 이미징과 비전 DSP를 동작하는 더 빠른 네트워크 모델을 생성할 수 있다.

 

 

CEVA의 에란 브리먼(Eran Briman) 사장은 “2세대 심층신경망의 향상된 기능과 성능은 CEVA-XM4의 고객 및 파트너와의 다양한 경험이 있었기 때문에 가능했다.

주로 드론, ADAS 및 감시장비 시장을 타깃으로 하는 고객은 CEVA의 심층신경망을 활용해 딥러닝 시스템을 개발 및 구축한다”며 “특히 구글의 인공지능 엔진 텐서플로에 의해 생성된 네트워크에 대한 추가 지원은 크게 향상된 부분으로 차세대 AI 디바이스 개발을 원하는 고객들에게 구글의 강력한 딥러닝 시스템을 제공할 수 있다”고 말했다.
CDNN2는 물체인식, ADAS, 인공지능(AI), 비디오 분석, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 및 유사한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 것이다. CDNN2

프트웨어 라이브러리는 CEVA-XM4의 기존 애플리케이션 개발자 키트(ADK)와 컴퓨터 비전 라이브러리 ‘CEVA-CV’가 확장된 버전의 소스 코드 형태로 제공된다. 이는 또한 유동적이면서 모듈식이기 때문에 CNN을 구현하거나, 넓은 폭의 네트워크에서 특정 레이어 지원이 가능하다. 이러한 네트워크는 구글넷(GoogLeNet), 알렉스넷(Alexnet), ResidualNet(ResNet), 세그넷(SegNet), VGG(VGG-19, VGG-16, VGG_S) 및 Network-in-network(NIN)를 포함한다.

CDNN2는 컨볼루션 신경망, 디컨볼루션, 풀링, 연결, 소프트맥스(softmax) 및 다양한 개시 모델 등 최첨단 신경망 레이어를 지원한다. 다중 입출력, 레벨별 다중 레이어, 컨볼루션 신경망 및 알렉스넷(Alexnet)과 같은 직선의 네트워크까지 모든 네트워크 토폴로지를 지원한다. CDNN2 프레임워크의 핵심구성 요소 중 하나는 오프라인 CEVA 네트워크 제너레이터(CEVA Network Generator)인데, 이는 버튼을 누르면 고정 소수점 방식의 연산으로 사전 학습된 신경망을 상응하는 임베디드용 네트워크로 변환한다. 또한 CDNN2는 하드웨어 기반의 개발 키트를 제공하는데, 이를 통해 개발자들은 네트워크를 시뮬레이션 및 CEVA 개발 보드에 실시간으로 실행해 볼 수도 있다.  

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