프로그램에 의해 CNN이 회선망이나 재귀망으로 자유롭게 바꿀 수 있는 완전일체 가속코어를 만들었다.
저희가 이번에 만든 것은 ‘완전일체 가속코어’입니다. 동일한 구조가 저희가 프로그램에 의해서 CNN은 회선망으로도 바뀌고 재귀망으로 바뀌고, 또 일부분이 재귀망 또는 회선망으로 얼마든지 우리가 자유롭게 바꿀 수 있다는 게 큰 장점이고요. 또한 결합정밀도도 저희가 1bit부터 16bit까지 저희가 원하는 대로 마음대로 바꿀 수 있다는 게 가장 큰 장점입니다. 이 이유가 저희는 1bit를 하는 시스템을 만들었고, 또한 그 1bit... 이 하나가 1bit를 가능하게 하고요. 이것을 16번 반복하면 16bit, 8번 반복하면 8bit, 한 번 하면 1bit 이렇게 됩니다. 그래서 얼마든지 저희가 bit 수를 만들 수가, 만들어낼 수 있고. 또한 프로그램에 의해서 동일한 블록을 일부분을 CNN, 일부분을 RNN, 또는 완전한 CNN, 완전한 RNN 이렇게 프로그램으로도 우리가 바꿀 수 있기 때문에 효율이 아주 좋게 됐습니다. 그래서 세계 최고 수준의 반도체칩들, 요즘에 중국의 칭화대학교가, 이건 학회에서 발표한 자료이기 때문에 실제 나온 거보다 더 성능은 좋습니다. 그래서 중국의 칭화대학교나 일본의 홋카이도대학에 비해서 저희가 월등히 우세하고, 또한 저희가 작년에 저희 팀에서 발표한 것보다도 훨씬 더 성능이 좋습니다. 예를 들어 칭화대학교보다도 면적효율, 그러니까 단일면적당 인공지능의 성능을 보면 저희가 4배 이상이 좋습니다. 또한 전력소모 면을 본다면 갤럭시에서 사용하는 거라든가 또는 NVIDIA에서 요즘에 나오는 Google... NVIDIA사에서 나오는 그런 칩보다 월등히 적고, 또한 에너지효율로 보면 약 90배 정도 더 좋은 걸로 보입니다. 갤럭시에 비해서는 90배 정도 더 좋은 걸로 보이고, NVIDIA에 비해서는 약 24배 정도 더 좋게 보입니다.