Mobile Deep Learning Chips

며칠전 인공지능을 위한 칩 제조사로 유명한 모비디우스(Movidius)에서 USB 타입의 뉴럴 네트워크 가속기 Fathom을 발표하였습니다. 올 초에는 구글이 모비디우스의 머신 비전(vision)에 특화된 Myriad 2 칩셋을 라이센싱하는 계약을 발표하였습니다.

퀄컴은 스냅드래곤 칩을 이용한 제로스(Zeroth) 플랫폼을 발표했습니다. 제로스 SDK는 현재 퀄컴의 새로운 NPU(Neural Processing Unit)가 탑재된 스냅드래곤 820에서만 사용 가능하지만 앞으로 나올 차세대 칩셋에도 적용될 것이라 예상됩니다. 모두 모바일 디바이스에서 뉴럴 네트워크 알고리즘을 구현하기 위한 것들입니다.

아직까지는 인공지능 서비스를 받는 다는 것은 모바일이나 데스크탑 컴퓨터에서 어플리케이션이나 브라우저를 통해 인터넷 저 너머에서 학습된 알고리즘과 커뮤니케이션 하는 것으로 생각합니다. 구글, 애플, 마이크로소프트, 페이스북 등의 대기업이 내놓은 서비스에서 부터 Amy 등의 어시스턴트나 챗봇을 만드는 스타트업에 까지 모두 동일합니다.

하지만 앞으로는 조금 달라질 수 있을지도 모르겠습니다. 모바일 디바이스에서 제한된 수준으로나마 뉴럴 네트워크 연산이 가능해진다면 서버까지의 레이턴시(latency)를 줄이고 빠른 사용자 경험을 전달해 줄 수 있으리라 생각됩니다. 또한 의료분야 등의 민감한 정보를 서버로 보내지 않고도 모바일 단말기에서 학습된 알고리즘으로 결과를 보여 줄 수 있습니다. 인공지능 스타트업들은 앞으로 서버 어플리케이션 뿐만 아니라 모바일 에이전트를 이용한 비즈니스를 만들 수 있을 것입니다.

그런데 정말 가능하다면 사용자가 모바일 단말기의 인공지능을 각자 따로 학습시킬 수 있지 않을까요? 나의 핸드폰, 나의 강아지 로봇은 다른 사람과 다른 대답, 다른 행동을 나와 함께 배워나갈 수 있을지도 모릅니다. 이러한 모델은 서버에서 대량의 데이터를 이용해 학습한 후에 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것과는 다릅니다. 그냥 상상하는 것만으로도 재미있습니다 : )

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