유튜브와 페이스북의 동영상에 게재되는 광고의 정확성은, 아직 충분하다고는 말할 수없다. 동영상의 내용과 문맥을 이해하고 적절한 광고를 표시하기 위해서는, 막대한 프로세싱 파워가 요구되는 현재의 AI 기술은 여기에 따라가지 않는것이 현실이다.
테크 기업의 주요 대기업들이 이제 관심을 쏟고있는 것이 AI에 특화된 칩 개발을 진행하고 있는 영국의 신생 기업 "Graphcore"이다. Graphcore는 11월 13일, 세코이야 캐피털로부터 5000만 달러를 조달, AI 소프트웨어 개발을 추진하겠다고 선언했다. 이 제품은 유투브같은 동영상 플랫폼으로 사용자 행동을 더 잘 이해하고 광고의 정확성을 향상 시킨다고 한다.
Graphcore 창업자 인 Nigel Toon은 조달 자금을 이용하여 마케팅 팀을 증원한다고 말했다. "현재 75명의 직원을 향후 2년간 두 배로"
Toon에 따르면, 이 회사의 AI 특화 형 칩은 초기 고객들을 위해 2018년 초에 출시된다고 한다. Toon은 회사의 "IPU" 프로젝트에 지금까지 4년을 보냈다고.(IPU는 Intelligent Processing Unit를 의미한다). 이 회사의 칩은 클라우드의 거대한 데이터 프로세싱에 사용된다.
Graphcore의 AI 칩이 스마트폰이나 스마트 스피커 제품에 탑재되는 데에는 아직 시간이 필요하다고 한다. "우리가 먼저 주력하는 것은 클라우드의 영역"이라고 Toon은 강조.
현재 기계 학습에 적합한 칩은 엔비디아의 GPU가 알려져 있지만, 영국의 브리스톨 본사의 Graphcore 회사의 칩은 현재 제품의 100배에 달하는 성능을 가지고 있다고 말하고 있다.
이 분야에서는 구글의 독자적 인 AI 칩 Tensor Processing Unit(TPU)도 알려져 있으며, 구글의 TensorFlow 프레임 워크에서 기계 학습 소프트웨어 개발에 이용되고 있다.
그러나 Toon에 따르면, Graphcore의 IPU 칩은 구글의 제품보다 처리 속도가 빠르고 유연성도 높다고 한다. Graphcore는 초기 고객들의 이름을 밝히고 있지 않지만, 그 이용 목적이 "업로드 된 동영상의 정보와 컨텍스트를 이해하는 것"이라고 밝혔다.
- 다음의 돌파구를 만들 AI 칩
"소셜 미디어는 사람들의 커뮤니케이션에 필수적인 도구가 되었다. 여기서 중요한 과제가 된 이 동영상을 어떻게 수익으로 연결시켜 나갈 것인가이다"
Graphcore의 IPU는 기계 학습 알고리즘에 특화된 칩이다. 애플이나 아마존, 구글 등 기계 학습을 활용 한 음성 비서 서비스 능력을 연마하고 있다. 또한 AI 특화형의 칩은, 클라우드 처리 및 인터넷 연결에 의존하지 않는 데이터 처리가 요구되는 자동 운전 차량에서도 필수 제품이라고 할 수있다.
"IPU"라는 이름은 이 분야의 명명 규칙의 진화를 보여주고 있다. 처음 등장한 것은 일반적인 오피스 프로그램을 운영하는 중앙 처리 장치(CPU)였다. 다음에, 이미지와 동영상을 사용하는 그래픽 처리 장치(GPU)가 나타났다.
GPU 시장에서 패권을 잡은 것이 처음에는 게임의 그래픽 처리용으로 개발 된 엔비디아의 제품이었다. 엔비디아의 GPU는 수천 개의 코어를 내장하고 병렬 처리를 효율적으로 할 수 있는 것으로 딥 러닝에 이용되게 되었다.
하지만 엔비디아의 GPU는 순수하게 딥 러닝에서의 이용을 상정 한 제품이 아니라 그 능력에는 한계가 있다. 그래서 AI에 특화 된 칩 생산에 나선 신생 기업으로 주목을 받고 있는 것이 Graphcore와 미국 캘리포니아 주 "Wave Computing"이다.
"우리 제품의 강점은 유연성과 높은 수준의 처리 능력"이라고 Toon 씨는 말한다. "우리 회사의 팀은 현재의 요구뿐만 아니라 연구자와 혁신들이 그리는 미래를 내다보고 그에 맞는 성능을 가진 프로세서를 개발 한 다음 돌파구를 가져올 제품을 세상에 내보내는 것"이라고 Toon 씨는 말하고있다.
