- 구글넷(GoogLeNet), VGG, 세그넷(SegNet), 알렉스넷(Alexnet), 마이크로소프트 ResNet 등 다수에 사전 학습된 네트워크를 임베디드 시스템에 구현할 수 있도록 지원

- 구글 AI 엔진 ‘텐서플로(TensorFlow)’의 네트워크를 임베디드 시스템에 자동적으로 지원하는 업계 최초 소프트웨어 프레임워크

- ‘CEVA-XM4’ 이미징 및 비전 프로세서와 결합해 카메라 등의 디바이스에 높은 전력 효율성을 갖춘 딥러닝 솔루션 제공

휴대전화, 멀티미디어 및 커넥티비티 IP 플랫폼과 DSP 코어의 선두적인 라이선스 기업인 CEVA가 머신러닝을 위한 2세대 심층신경망 소프트웨어 프레임워크 ‘CDNN2(CEVA Deep Neural Network 2)’를 6월 27일 발표했다.

CDNN2는 카메라 디바이스에서 실시간으로 로컬화된 심층 학습기반 비디오 분석이 가능하다. 클라우드를 통한 분석 실행에 비해 대기 시간은 줄이고 개인정보 보호는 강화하면서, 데이터 대역폭과 저장 공간을 상당히 줄일 수 있다. ’CEVA-XM4’ 지능형 비전 프로세서와 결합한 CDNN2는 스마트폰, 첨단운전자 지원기능(ADAS), 감시장비, 드론, 로봇 및 기타 카메라가 지원되는 스마트 디바이스의 임베디드 시스템 내 머신러닝을 구현하기 위해 신제품 출시 시기를 앞당겨 줄 뿐만 아니라 높은 전력 효율성을 제공한다.

CDNN 2는 이미 여러 고객 및 파트너와 함께 설계중인 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. 또한 나선형 신경망(convolutional networks)을 전체 지원함으로써, 어떠한 특정 네트워크라도 입력된 해상도에 의해 작동할 수 있도록 한다.

구글 텐서플로(TensorFlow) 모바일·임베디드 팀을 이끄는 피트 워든(Pete Warden)은 “CEVA에서 텐서플로(TensorFlow)를 채택한 것에 대해 기쁘게 생각한다. 특히 전력 효율성은 임베디드 디바이스 내 딥러닝의 잠재력을 성공적으로 활용하는데 있어 중요한 부분이다. CEVA의 저전력 비전 프로세서와 CDNN2 프레임워크는 다양한 분야의 개발자들이 텐서플로(TensorFlow)를 디바이스에 작동시킬 수 있도록 돕는다”라고 전했다.

성능이 개선된 API 를 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. CDNN2는 영상(https://www.youtube.com/watch?v=SXINFryLM3Q)을 통해 확인할 수 있다.

임베디드 비전 알리안스(Embedded Vision Alliance) 창업자 제프 비에르(Jeff Bier)는 “오늘날 자동차, 드론 및 가전제품 등 다양한 종류의 시스템을 개발하는 많은 개발자들은 안전성, 자율성 및 기능성을 향상시키기 위해 제품에 임베디드 비전을 통합시킨다. 나는 CEVA가 심층신경망을 활용해 저비용·저전력의 시각지능을 구현했다는 것에 박수를 보낸다”라고 말했다.

CEVA 마케팅 담당 부사장 에란 브리먼(Eran Briman)은 “2세대 심층신경망의 향상된 기능과 성능은 CEVA-XM4의 고객 및 파트너와의 다양한 경험이 있었기 때문에 가능했다. 주로 드론, 첨단운전자 지원기능(ADAS) 및 감시장비와 같은 시장을 타깃으로 하는 고객 및 파트너들은 CEVA의 심층신경망을 활용해 딥러닝 시스템을 개발 및 구축한다. 특히 구글의 인공지능 엔진 ‘텐서플로(TensorFlow)’에 의해 생성된 네트워크에 대한 추가지원은 크게 향상된 부분이라고 할 수 있다. 차세대 AI 디바이스 개발을 원하는 고객들에게 구글의 강력한 딥러닝 시스템을 제공할 수 있기 때문이다”라고 말했다.

CDNN2는 물체 인식, 첨단운전자 지원기능(ADAS), 인공지능(AI), 비디오 분석, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 및 유사한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 것이다. CDNN2 소프트웨어 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 입·출력, 레벨별 다중 레이어, 컨볼루션 신경망 및 알렉스넷(Alexnet)과 같은 직선의 네트워크까지 모든 네트워크 토폴로지를 지원한다.

CDNN2 프레임워크의 핵심 구성 요소 중 하나 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.

CDNN2에 대한 자세한 내용은 http://launch.ceva-dsp.com/CDNN2를 통해 확인할 수 있다.