경량 시스템용 시각지능칩 시냅스컴파일러 기술
현재의 시각지능 기술은 활용되는 뉴럴네트워크(Neural Network)의 방대한 연산량과 파라미터 메모리 요구량 때문에 고성능 GPU 등의 고가 및 높은 소비전력의 큰 하드웨어가 필요하다. 최근 인공지능 기술이 다양한 환경과 응용분야에서 그 가능성을 인정받고 있으나 과도한 연산량과 같은 높은 시스템 요구사양으로 인해 기술 확산에 큰 저해가 되고 있다.
시각지능 인공지능 기술을 다양한 분야에 적용하고 확산하기 위해서는 센서, IOT기기, 엣지단말 등과 같은 경량시스템에서도 비교적 원활하게 시각지능 기능이 수행되어야 하는 것이다.
이러한 목적이 달성되기 위해서는 반드시 뉴럴네트워크의 인지 성능은 유지하면서도 방대한 연산과 과도한 파라미터 메모리 요구량을 축소해야 하며 시냅스컴파일러 기술이 이러한 문제를 해결하기 위해 연구개발 되었다.
- 뉴럴네트워크의 구성을 정의하는 ASCII 형태의 파일을 입력으로 받으며 사용가 원하는 형태로 뉴럴네트워크를 정의 할 수 있다
- 뉴럴네트워크의 학습 및 인지성능 테스트를 위해 다양한 데이트베이스를 연동할 수 있다. (e.g. IMAGENET, MNIST 등)
- 시냅스컴파일러는 입력된 뉴럴네트워크를 재학습 시켜 최적화를 수행한다.
- 시냅스컴파일러는 최적화 완료 후 최적화된 뉴럴네트워크의 구성과 학습 완료된 네트워크 파라미터들을 생성하여 출력한다.
- 입력된 뉴럴네트워크에 따라 5배에서 70배 가량의 최적화 성능을 나타내며 최소한의 인지성능 열화가 동반된다.
- 시냅스컴파일러는 리눅스 운영체제를 지원하고 있으며 윈도우 등의 운영체제로도 사용자에 의해 쉽게 이식될 수 있다.
- 시냅스컴파일러는 CNN (Convolution Network) 및 FCN (Fully Connected Network)를 모두 지원한다.
본 기술이전의 내용은 시냅스컴파일러로 ETRI내부적으로 지칭되는 뉴럴네트워크 최적화 기술이며 시냅스컴파일러는 기존의 신경망을 입력받아 최적화를 수행한 후 새롭게 최적화된 신경망의 구성파일과 신경망파라미터를 생성해 줄수 있는 신경망최적화 기술이다.
시냅스컴파일러는 별도로 첨부된 요구사항정의서의 요구조건과 성능을 만족하는 상태로 기술이전 되며 기술이전 내용은 다음과 같다.
- 경량시스템을 위한 시각지능칩 시냅스컴파일러 기술 및 관련 특허기술
기술이전 되는 기술의 버전은 당 연구부서에서 연구개발된 시냅스컴파일러 기술의 2018년 10월 30일자 버젼의 소스코드 및 관련 상세설계서 문서 등, 기술이전 시 전달되는 전달물의 버전에 한정한다.
기술이전 범위는 기존신경망의 구성을(e.g. .prototxt) 입력받아 최적화를 수행한 후 결과물인 최적화 신경망의 구성(.prototxt)과 신경망 파라미터(.caffemodel)을 생성할 수 있는 시냅스컴파일러 소프트웨어의 소스코드 및 관련 상세설계서 등의 아래의 전달물로 한정한다.
- 시냅스컴파일러 소스코드 (C/C++)
- 시냅스컴파일러 빌드환경 (Linux/Ubuntu)
- 시냅스컴파일러 상세설계서
- 시냅스컴파일러 요구사항정의서
- 시냅스컴파일러 시험절차및결과서
이미지센서, IOT장치, 모바일단말, 엣지단말, 지능형CCTV, 인지로봇, 자율주행차, 경량드론 등 사람과 같은 시각지능이 필요하다고 생각되는 어떠한 분야에서도 응용과 적용이 가능하며 소형의 경량 시스템에 사람과 같은 “눈”이 생기게 되어 다양한 응용분야의 파급이 가능할 것으로 판단된다.