알테라가 아리라10 FPGA(field programmable gate array)를 채택함으로써 CNN(convolutional neural network) 알고리즘을 기반으로 한 데이터 센터 가속화로 비약적으로 향상된 와트당 성능을 달성했다고 밝혔다. CNN 알고리즘은 이미지 분류, 이미지 인식, 자연 언어 프로세싱에 널리 사용되고 있다.
MS의 연구진은 클라우드 기술을 향상시키기 위한 연구를 하고 있는데 아리아10 개발자 키트와 아리아10 FPGA 엔지니어링 샘플을 이용함으로써 와트당 40기가플롭스(GFLOPS)에 이르는 성능을 달성하게 됐다.
또한 GPGPU를 이용했을 때와 비교해서 이와 같은 FPGA 성능은 CNN 플랫폼으로 전력대 성능비가 3배 이상 더 우수한 것이다. 오픈 소프트웨어 개발 언어인 오픈CL이나 또는 VHDL을 이용해서 아리이10 FPGA와 이의 IEEE754 하드 부동소수점 DSP(digital signal processing) 블록을 코딩함으로써 이와 같은 성능을 달성하게 됐다.
미카엘 스트릭한드 알테라 연산 및 스토리지 사업부 이사는 “FPGA는 유연한 데이터 패스를 활용함으로써 컨벌브(convolve)와 풀링(pooling)을 매우 효율적으로 할 수 있으므로 아키텍처 차원에서 신경망 알고리즘에 이용하기에 유리해 많은 오픈CL 커널들이 외부 메모리로 나갈 필요 없이 상호 간에 직접적으로 데이터를 전달할 수 있다”며 “아리아10은 또 곱셈과 덧셈 둘 다에 대해서 하드 부동소수점을 지원한다는 점이 또 다른 아키텍처적인 이점으로 이 하드 부동소수점은 기존 FPGA 제품보다 더 많은 여유 로직을 활용할 수 있게 하고 더 빠른 클록 속도를 가능하게 한다”고 전했다.
