자일링스, 스플라인.AI와 AWS 기반 X-레이 분류 솔루션 공동 출시

“의료 고객의 임상 니즈에 도움이 되는 자일링스의 적응형 컴퓨팅은 CPU/GPU에 비해 훨씬 더 나은 시작 시간, 낮은 전력소비, 짧은 지연시간을 제공한다. 또 중요한 진단을 지원하는 효과적인 AI 추론 플랫폼 제공하며 ‘엣지’를 사용하여 개인정보보호 극대화 및 데이터 전송을 최소화한다.”

자일링스(Xilinx)의 전세계 헬스케어 및 사이언스 시장을 총괄하는 수브 바타차랴(Subh Bhattacharya) 책임자는 의료용 X-레이 분류 딥러닝 모델과 레퍼런스 디자인 키트 출시 의미를 이렇게 밝혔다. 자일링스와 스플라인.AI(Spline.AI)가 공동으로 개발한 이 솔루션을 사용하면 의료장비 제조업체와 헬스케어 서비스 제공업체들은 임상 및 방사선 애플리케이션을 위한 트레이닝 모델을 신속하게 개발할 수 있다는 것. 
 
AWS(Amazon Web Services) 상에서 기능하는 이 고성능 모델은 자일링스의 징크(Zynq) 울트라스케일+(UltraScale+) MPSoC 디바이스 기반 ZCU104 상에 구축되었다. 질병의 분류 및 감지 등과 같은 다양한 신경망을 실행할 수 있는 강력한 소프트 IP 텐서 가속기인 자일링스의 딥러닝 프로세서 유닛(DPU: Deep Learning Processor Unit)을 활용한다. 

이 솔루션은 자일링스 징크 울트라스케일+ MPSoC 디바이스 상의 파이썬(Python) 프로그래밍 플랫폼에서 실행되는 오픈소스 모델을 사용하기 때문에 연구원들이 다양한 애플리케이션별 요구사항에 적합하도록 조정이 가능하다. 의료진단 및 임상장비 제조업체들과 헬스케어 서비스 제공업체들은 이러한 오픈소스 디자인과 클라우드 확장 옵션을 이용해 모바일 및 휴대용 또는 현장진단 엣지 기기에 다양한 임상 및 방사선 애플리케이션을 위한 트레이닝 모델을 신속하게 개발 및 구축할 수 있다. 

또한 이 솔루션의 AI 모델은 아마존의 세이지메이커(SageMaker)로 트레이닝되고, AWS IoT 그린그래스(AWS IoT Greengrass)를 이용해 클라우드에서 엣지까지 구축되기 때문에 머신러닝 모델의 원격 업데이트와 추론의 지리적 분산 배치는 물론, 원격 네트워크 및 넓은 지역에 걸쳐 확장이 가능하다. 

500개 코로나 이미지 활용하여 트레이닝

특히, 이 솔루션은 매우 높은 수준의 정확도와 짧은 추론 지연시간을 갖춘 폐렴 및 코로나 19(COVID-19) 검출 시스템에 사용되고 있다. 개발 팀은 3만개 이상의 선별 및 라벨링된 폐렴 이미지와 500개의 코로나 이미지를 활용하여 딥러닝 모델을 트레이닝했다.

이 데이터는 미국 국립보건원(NIH)과 스탠포드 대학 및 MIT와 같은 보건의료 연구기관은 물론, 전세계 여러 병원 및 클리닉의 공공 연구에 활용되고 있다. 이 밖에도 자일링스는 코로나 위기 상황에서도 다양한 고객의 요구를 지원하고 있다. 실례로 필립스와 자일링스는 코로나 전염병 대응에 중요한 환자 모니터링 장비 공급에 주력한다. 자일링스는 코로나 전염병 확산방지에 중요한 환자 모니터링 장비를 위한 FPGA를 신속하게 생산하여 제공함으로써 필립스를 지원했다. 제너톡스(Genetalks)와 자일링스는 예방 및 치료를 가속화하는 유전자 분석 연구 진행했다. 바이오 기술 기업인 제너톡스의 연구원들은 중국 상아의과대학과 함께 유전자 데이터 분석 컴퓨팅을 가속화하고, 의약품 선정 및 치료 연구에 박차를 가하기 위해 자일링스 SoC를 활용했다. 
  이처럼 자일링스는 폭발적으로 증가하는 징크(Zynq) SoC 디자인 성공 사례를 들어, 의료 분야의 더 많은 고객들이 자사 솔루션을 선택하고 있다고 강조했다.

다시말해, 컴패니언 칩으로서의 전통적인 자일링스 FPGA의 역할에서 부가 기능을 통합한 SoC 회사로의 전환을 그야말로 가속화하고 있는 셈이다. 전통적인 강점에 의료용 AI 추론 기능을 더한 자일링스는 ▲업계 선도적인 AI 지연시간 및 성능 ▲수명주기 확장, 높은 품질, 뛰어난 신뢰성 및 보안 ▲실시간, 결정론적 제어 및 인터페이스 등을 갖춘 유일한 회사라고 강조한다. 특히 ZU+ MPSoC를 이용해 의료용 네트워크의 엣지에서 클라우드까지 보안 성능을 입증한 점은 의료분야에서 매우 민감한 보안 문제를 해결한다. 

수브 바타차랴 책임자는, "인공 지능, 임상장비 시장에 성장 기회가 많다. 특히 FPGA는 영상, 이미지에 강점이 있고 SoC는 임상장비에 사용되고 있다. 지금까지 의료 분야에서 상당한 성장을 기록한 자일링스는 기존 장점에 거시적 안목에 대비한 기술력을 바탕으로 향후 10년간 두 자리수 성장을 기록할 전망이다”고 말했다.