당면과제

Evolved Machines는 장치 기술의 새로운 패러다임을 개발하기 위한 리버스 엔지니어링 두뇌 회로입니다. 이 연구 작업은 높은 수준의 병렬 컴퓨팅 용량을 필요로 하는 신경생물학적 실제 신경 회로 시뮬레이션을 수반합니다. 단일 신경을 시뮬레이션하는데는 초당 200,000,000 개의 차등 방정식을 실행해야 하는데 이는 약 4기가플롭을 필요로 합니다. 감각 처리에 관련된 신경 어레이는 수천개의 신경으로 구성되어 있어서 실시간으로 신경 시스템을 시뮬레이션하는데는 10 테라플롭이상의 컴퓨팅 능력이 요구됩니다.

솔루션

Evolved Machines는 2006년 9월에 엔비디아와 함께 GPU상에서 작업하기 시작했습니다. X86 마이크로프로세서를 사용한 시뮬레이션보다 약 130배이상 속도를 향상시킬 수 있었습니다. 현재는 GPU 랙을 설계하고 있는데 이는 1/100의 비용으로 세계 최고의 시스템에 필적하는 시스템을 구현하는 일입니다.

효과

Evolved Machines에서 현재 개발중인 어플리케이션에는 시각적 물체 인식 및 후각자극제 인식이 있습니다. 물체를 파악하고 실제 환경에서 인식하는 장치를 개발하기 위해서 합성 신경 회로는 감각적 입력에 노출되어 있는 동안 자체적으로 시스템을 완성해 나갑니다. 이는 마치 유아가 처음 6개월 동안 주변 환경의 물체에 대해 알아가는 것과 비슷합니다.

GPU를 이용하면 실제 환경에서 폭발물을 탐지하기 위해 냄새를 파악하고 감지하는 능력을 가진 장치나 음식물의 신선도를 모니터하는 장치를 구현할 수 있습니다. 컨텐츠 및 자체 로보틱스에 기초한 이미지 데이터베이스 구축을 위한 이미지 검출 기술의 발전은 신경 시뮬레이션 처리를 이용해 현재는 불가능해 보이는 새로운 차원의 작업을 가능하게 합니다.

엔비디아 GPU 컴퓨팅 솔루션에 대한 보다 자세한 정보를 위해서는 http://kr.nvidia.com/object/tesla_computing_solutions_kr.html를 방문하십시오.