[분석정보] Research @ Intel 2013 Direct Compressed Execution 등을 시현

기간 : 2013 년 6월 25일 (현지 시간)

장소 : InterContinental San Francisco Hotel

　Intel의 연구 개발 부문인 Intel Labs가 연구 개발의 성과를 발표하는 이벤트 "Research @ Intel"이 6월 25일 (현지 시간) 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코 시내 호텔에서 열렸다.

　Intel Labs는 자사 제품 부문에서 독립적으로 미래 지향적인 기술 개발을 행하고, 예를 들어 Apple이 MacBook Pro에 탑재해 화제를 불렀다 Thunderbolt 원래는 "LightPeak"의 개발 코드 네임으로 동 부문이 개발한 기술에 기반하고 있으며, Thunderbolt의 항목에 해당하는 기술이 Research @ Intel 과거에 소개되었다. 따라서, 향후 Intel 제품에 채택 될 기술이 선행 전시되는 이벤트이다.

　11 회째를 맞는 이번도 몇 가지 주목할 기술이 소개되고 있으며, 그러한 가운데에서 PC Watch의 독자에 관계있을 기술을 중심으로 소개하고자 한다.

운전자의 뇌파와 눈의 움직임 등을 확인하여 사고를 미연에 방지 데모 등

Intel CTO (최고 기술 책임자)의 저스틴 래트너 씨

　모두의 강연에는 Intel Labs의 책임자 Intel CTO (최고 기술 책임자)의 저스틴 래트너 씨가 등단하여 Intel Labs의 현황 및 Research @ Intel 2013 관광 명소 등에 대한 설명을했다.

　래트너 씨에 따르면 이번 Research @ Intel 2013은 크게 다음의 4가지 테마로 나누어 져 있다고 한다.

· Enriching Lives (풍요로운 삶)
· The Data Society (데이터 사회)
· Intelligent Everything (지능화)
· Tech Essentials (필수 기술 요소)

　Enriching Lives (풍요로운 삶)은 사람들의 생활을 간단하고 품질을 향상 같은 기술 데모가 행해지고 있다. 예를 들어 미래의 쇼핑은 점포에서 쇼핑객의 위치를​​ 감지하고 그 고객이 유익한 쇼핑을 할 수 있도록 제안을 지휘하고 있다는 시현 등이 이루어졌다.

　The Data Society (데이터 사회)에서는 빅 데이터를 활용하여 사용자에게 보다 유용한 서비스를 제공하기 위한 노력의 한계를 깨는 노력이 진행되고 있다. 대량의 데이터 속에서 특정 개인이 필요한 데이터를 즉시 꺼내 제공하는 등 시현이 열렸다.

　Intelligent Everything (지능화)는 주로 센서를 이용한 기술이 소개되어 센서를 더 활용하여 어떤 애플리케이션을 생각할 수 있는가 제안되었다. 예를 들어 스마트 홈 데모는 아기의 모습을 Web 카메라로 감시하고 무언일이 생긴 경우 부모의 침실 알람을 울리는 것이 시현되었다.

　Tech Essentials (필수 기술 요소)은 주로 반도체 관련 기술에서 미래의 Intel 프로세서에 채용 될 수있는 다양한 기술을 시현되었다.

　이러한 중에서, 래트너 씨는 특히 몇 가지 데모를 거론했다. 하나는 작년 (2012 년)의 Research @ Intel ( 다른 기사 참조)에서 공개한 빗속에서 자동차를 운전하고 있을 때 헤드 라이트의 반사를 억제하는 기술의 응용, 이번에는 눈 속에서 운전 헤드 빛의 반사를 억제하는 것에 성공한 영상을 공개했다.

빗속에서 헤드 라이트의 반사를 억제하는 기술은 비의 낙하를 예측하고 거기에 맞춰서 빛의 각도를 미묘하게 바꾸는 것으로 반사를 줄일 수 있는데, 그것을 눈에도 채용하고 있다고 한다. 라트나 씨는 "비의 궤적 예측은 비교적 간단한 것이지만, 눈은 어려웠다.하지만 알고리즘을 개선하여 그것을 실현했다"며 앞으로 이러한 기술을 자동차에 대해 제안 하고 싶다고 했다.

　또한, 운전자의 반응을 컴퓨터가 체크하는 'Be Understood "라는 데모에서는, 인간의 머리에 부착된 센서를 이용하여 뇌파의 변화를 손잡이 부분에 장착된 스테레오 카메라로 눈의 움직임 등을 감지하는 하여 운전시의 최대의 불확실성인 운전자의 움직임을 항상 체크한다. 예를 들어, 정말 졸린 것 같다는 것을 알면 운전자에게 경고를 내거나하는 것이 가능하게 된다. 또, 요즈음 일본에서는 음주 운전이 큰 사회 문제가 되고 있는데,이 기술을 이용하면 운전자가 음주 인지 확인이 가능하게 될 가능성도 있다. 사고를 미연에 방지 기술의 하나로서 연구를 진행하고 있다는 것이었다.

올해 Research @ Intel은 크게 4 가지 분야에 초점을 맞춘 연구 발표가 진행

Intel Labs의 연구는 Intel 사내뿐만 아니라 대학과 산학 협동으로 이루어지고 있다

지난해 Research @ Intel에서 발표 된 빗속에서 헤드 라이트 반사를 줄이기 위해 연구

올해는 눈속에서 헤드 라이트의 반사를 개선하는 모습을 비디오로 공개되었다. 이쪽은 개선 전

이쪽은 개선 후 반사가 분명히 적어지고, 도로가 더 쉬워진다

Intel Labs 주임 연구원 폴 크로퍼드 씨 (왼쪽)가 "Be Understood"의 데모를 설명

크로퍼드 씨가 손에 들고있는 것이 뇌파를 측정하는 센서

데모에서 이용되고 있던 센서를 내장한 헤드 기어. 이대로 도로에서 사용하면 확실하게 불심검문 받을 법한데 ......

불심검문을 받지 않도록 하는 것은 아니라고 생각되지만, 헤드 기어는 두건으로 숨겨 드라이브 하고 있는 곳

손잡이 부분에 스테레오 카메라가 구현되고 인간의 눈 움직임 등을 감지하고 있다.

카메라와 센서에서 얻은 정보를 바탕으로 컴퓨터가 분석을 행한다. 피로하다고 판단되면 그렇게 운전자에게 전달하거나, 음주 운전하고 있다고 판정되면 차량을 자동으로 정지하는 등의 조치가 가능하다고

코드와 바이너리의 압축을 실현하는 Direct Compressed Execution

　CPU 관련으로 주목할 기술은 Direct Compressed Execution라는 기술이다. 일반적으로 CPU가 명령을 실행하는 경우에는 스토리지에서 명령어와 데이터를 읽어 들여오고 그것을 메인 메모리로 확장하고 명령을 CPU 내부에 있는 디코더 내부 명령으로 변환 한 후 실행한다.

　PC처럼 강력한 프로세서를 탑재하는 경우에는 프로세서와 메모리 및 스토리지가 빠른 내부 버스로 연결되어 있기 때문에 프로그램의 크기가 다소 증가하더라도 실행 속도에는 별로 영향을 주지 않는다. 그러나 모바일 기기용 SoC (System on a Chip) 등은 메모리 용량이 충분하지 않거나 내부 버스 대역폭이 충분하지 않을 가능성이 적지 않다. 그러한 환경에서 큰 프로그램을 실행하려고 하면 처리 속도가 저하되거나 부하가 높아 소비 전력이 증가하거나 한다.

　그래서 생각한 것이 Direct Compressed Execution. 알기 쉽게 말하면, 소프트웨어의 실행 파일 (바이너리 파일) 자체를 압축하는 수법이다. 소프트웨어를 코드에서 이진 단계 (컴파일러)에서 압축을 걸고 코드나 바이너리 (실행 파일)의 크기를 작게한다.

　그러나 그대로는 실행할 수 없기 때문에 CPU의 내부에 압축 데이터를 해제하는 하드웨어 엔진을 마련해 거기에서 일반적인 바이너리로 되돌리고 나서 디코더로 전달하는 구조로되어 있다. 해제는 CPU 내부에 추가되는 전용 하드웨어 엔진을 이용하게 되는데, 추가의 처리 과정이 하나 들어가므로, 5% 정도의 성능 패널티가 발생 가능성이 있다고 한다.

　다만 설명한 Inte의 엔지니어에 의하면 코드의 종류 등에 다르지만, 압축은 원래의 3 분의 2 정도의 크기가 될 수 있다고 한다. 따라서 내부 버스의 소비를 억제 할 수 있고 메모리에 배포하는 양을 줄일 수 있기 때문에 결과적으로 소비 전력을 억제하는 등의 장점이 있다고 한다. SoC에 해제 엔진을 추가 할 뿐이므로, CPU의 명령 세트 아키텍처에 의존하지 않고, 특히 x86 같은 CISC 계의 ISA에서는 효과가 클다는 것이므로 미래의 Intel의 스마트 폰용 SoC 등에서 채용 될 가능성이 있다.

Direct Compressed Execution에 이용되는 데모 보드. SoC에 비유한 테스트 칩을 이용한 데모. 테스트 칩은 FPGA로, 어디 까지나 시작품. 실제로 제품에 도입 될 때 하드웨어 해제 엔진이 SoC에 내장된다

구조는 이렇게 된다. 컴파일러로 압축 바이너리를 만든다. 그것을 실행하는 단계에서 SoC 내부의 압축 엔진을 이용하여 압축을 풀고 디코더와 연산기 등에 전달

컴파일러를 이용하여 바이너리를 압축 하고 있는 것. 이 프로그램은 약 60%의 크기가 됐다. 어느 정도 압축 할 수 있는지 코드 작성에 따라 달라진다 한다. x86 등 CISC의 ISA와 같은 복잡한 ISA 일수록 효과가 크다는 Intel의 엔지니어

32nm CMOS에서 시작된 64 레인의 병렬 I / O

　현재 PC와 서버, HPC의 I / O 버스로 직렬 버스 PCI Express는 일반적으로 이용되고있다. 또한 Thunderbolt (썬더볼트)에서는 물리 계층에 구리 이외에 광섬유가 사용되는 등 최근에는 광섬유를 이용하여 I / O의 연구와 채용 등도 활발 해지고 있다. 물론 Intel은 그쪽 방향도 앞으로도 진행시켜 나가는 것이지만, 그것과는 다른 방향의 연구도 진행되고 있다. 이번 Research @ Intel에서는 구리를 이용한 64 레인의 병렬 I / O "Scalable Energy Efficient I / O"가 소개되었다.

　Intel의 설명원에 의하면, 데이터 레인은 64 레인으로, 상향 하향 각각 36 레인 그중 4 레인 장애 내성 (실패했을 때에 대비)을 위해 사용되게 된다고 한다. 공급되는 전압은 0.6 ~ 1.08V 사이에서 변동하고 포트당 전력은 0.8 ~ 2.6p 줄 / bit (p = 피코는 1 조분의 1의 단위로, 줄은 에너지의 양), 포트당 대역폭은 2 ~ 16Gbps를 실현한다고 한다.

　이번 데모는 Intel Labs이 시작한 32nm CMOS로 제조된 컨트롤러 칩이 사용되었으며, 각각 송신, 수신 컨트롤러가 내장되어 있다. 칩 사이는 50cm의 리본 케이블로 연결되어 있어 전체적으로 1Tbps (레인 당 16Gbps)의 대역폭을 제공하면서 소비 전력은 불과 2.7W 이다.

　PCI Express Gen3에서 500Gbps를 실현하려고 하면 32 레인에서 7.7W의 전력이 필요하다. Scalable Energy Efficient I / O는 전력을 절반 이하로 하면서도 대역폭이 배가되므로 전력 효율은 4배 이상이다. 현재 HPC 및 서버 시장에서도 클라이언트와 마찬가지로 전력 효율성을 추구하는 시대가되어 이 차이가 랙 단위, 심지어 데이터 센터 단위로 계산하면 더 큰 차이가 온다.

　덧붙여 현재 이 Scalable Energy Efficient I / O가 즉시 PCI Express를 대체하는 것은 아니고, 어디 까지나 연구 단계라 Intel Labs의 설명원은 설명했지만, 미래에 PCI Express의 고속 버전으로 채택될 가능성은 있을 것이다.

Scalable Energy Efficient I / O의 데모. 이 2 개의 로직 보드 사이가 1Gbps를 실현하고 소비 전력이 불과 2.7W

현재 PCI Express Gen3와 비교. 소비 전력은 절반 이하로 되는데, 대역폭은 배가 된다.

랙 마운트 서버에 넣으면 무려 960W도 차이가 나고 대역폭은 100Tbps 차이가 난다

시작 컨트롤러와 리본 케이블. 컨트롤러는 32nm CMOS 공정으로 제조

기본적인 구조. 각각의 방향이 36 레인으로 4 레인은 장애 방지에 이용

리본 케이블은 패키지에 직접 형성

소비 전력 특성. 피크 시 (1Gbps)에서 2.7W 이지만 대역폭을 억제해 가면 더 낮은 전압에서 동작시킬 수 있으므로 소비 전력을 낮출 수 있다

미래 WiDi가 되는 The Internet of Display

　The Internet of Display라는 제목의 코너에서는 디스플레이 기술에 대한 데모가 행해졌다. 특히 주목했던 것은, Wi-Fi를 이용하여 여러 기기에서 하나의 디스플레이에 출력하거나 반대로 하나의 단말기에서 여러 디스플레이로 출력하는 데모이다. Wi-Fi를 이용하여 디스플레이를 출력하는 기술이라고 말하면, Intel은 Intel Wireless Display (WiDi)를 개발하고, 2세대 Core 프로세서 (Sandy Bridge) 후속 프로세서에서 표준 기능으로 구현되어 있다.

　현재 WiDi는 소스와 디스플레이가 1:1 이고, 여러 디스플레이에 출력하거나 반대로 여러 소스에서 하나의 디스플레이에 모두 표시 할 수 없다. 이것은 기술적으로 WiDi가 Core 프로세서에 내장된 비디오 인코더를 이용하여 데이터를 압축하여 Wi-Fi에 실어 출력하고 있기 때문에 현재의 엔코더가 1 스트림의 인코딩 밖에 지원 하지 않기 때문에 이러한 사양이 되고있다.

　이번 데모에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 압축 소프트웨어를 이용하여 MPEG-4 AVC로 변환을 행하고, 소스가 되는 태블릿에서 출력된 화면이 Wi-Fi를 통해 노트북 PC 에 모으고 노트북 PC에 하나의 동영상에 병합된 후 디스플레이에 출력되는 형태가 되어 있었다. 이것은 노트북 PC의 CPU 성능이 일정 이상이면 실현 가능하지만, CPU 부하가 높아지기 때문에 그 외에는 아무것도 할 수 없게 되어 버린다. 따라서 실제로 제품화가 되는 경우는 TV에 내장되는 리시버 측에서 여러 동영상 스트림을 받으면 그것을 동시에 인코딩하여 출력하는 인코더 엔진이 요구되는 것 같다.

　현재의 기술로 여러 인코더 칩을 TV 나 수신기에 내장 시키면 충분히 가능하지만, 비용이 올라 버린다. 따라서 실제 제품화 하는 경우에는 수신기 측에 여러 스트림을 동시에 처리 할 수​​있는 인코더 및 디코더 칩이 필요하기 때문에 그러한 기능을 미래의 프로세서에 통합시키는 연구도 동시에 수행한다 Intel Labs 설명원은 설명했다.

　그러한 의미에서는 미래의 Core 프로세서와 스마트 TV 용 Atom 프로세서에 4 스트림의 동영상을 처리 할 수​​ 있는 인코더 엔진 및 디코더 엔진이 내장되면 이 기술은 충분히 실현 가능한 미래의 Core 프로세서 구현 되는 WiDi에서 그러한 기능이 실현 될 수 있을 것이다.

The Internet of Display의 데모. 4 개의 Windows 8 태블릿의 화면이 하나의 화면에 표시

오른쪽 PC를 4 개의 출력을 받고있는 노트북 PC에서 노트북 PC의 비디오 출력에서​​ TV에 출력하고 있다. 현재는 PC 이지만 미래는 현재 WiDi 어댑터처럼 HDMI에 연결 CE 기기와 같은 형태로 만든다.

현재의 구조. 현재 스트림을 IP로 날려 그것을 소프트웨어 디코딩하여 표시하고 있지만 미래에는 하드웨어 디코딩하도록 한다.

이쪽은 반대로 하나의 소스에서 두 개의 디스플레이에 분할해 표시하고 있는 모습.

이쪽도 현재는 소프트웨어에서 행해지고 있으므로, 성능적 으로는 약간 떨어지지만, 앞으로는 하드웨어 인코더를 이용하게 된다.

센서를 활용한 다양한 새로운 컴퓨팅의 형태를 추구

　요즈음은 스마트 장치라는 스마트폰과 태블릿과 같은 개인 디지털 기기가 하나의 트렌드가 되고 있지만, 그러한 부분에서 주목 기술로는 Personal Analytics가 있다.

　이것은 알기 쉽게 말하면 다음과 같다. 스마트폰 등 사용자가 평소 사용하는 장치에서 사용자의 행동을 로그로 저장해 간다. 예를 들어, 어떤 용어를 사용하여 검색했는지 위치 정보를 이용하여 어떤 가게에 갔는가? 가 서버로 저장되어 간다.

그 행동 기록을 특정 알고리즘을 이용하여 학습해 가 사용자에게 "자동차를 좋아하는 것 같은데, 근처에 자동차 박물관이 있어요"등 스마트 디바이스가 (실제로는 클라우드 서비스이지만) 제안을 해 나간다. Google이 Android에서 제공하는 Google Now에 가까운 기능이다.

　이번 Intel Labs는 이미지 인식 및 음성 인식 하드웨어 가속을 행하는 SoC 테스트 칩을 만들고 스마트폰의 카메라와 마이크 등이 얻은 정보를 화상 인식, 음성 인식하여 서버로 업로드 하여 활용하는 시현을 보였다.

물론 프라이버시에 미치는 영향을 생각 할수 있기 때문에, 어떤 데이터를 수집할지 사용자가 설정할 수 있는 것이다. 이를 활용하면 예를 들어, 항상 약을 먹고 있던 사람이 그것을 마시는 것을 잊어 있으면 그것을 스마트폰이 가르쳐 주거나 하게 된다고 한다.

　이 외에도 스마트 홈에 대한 제안도 행해지고 있었다. 하지만 스마트 홈의 노력이라고 하는 것은, 이미 각사가 행하고 있어 특별히 새로운 연구를 제안하는 것은 아니다.

Intel Labs가 이번에 제안하는 것은 각사가 따로 행하고 있는 스마트 홈을 하나의 미들웨어로 서로 연결할 수 있도록 하는 단일로, HTML5를 기반으로 하는 응용 프로그램에서 하드웨어의 차이를 흡수해 어느 벤더의 스마트 장치도 하나의 홈 네트워크상에서 모든 조작 할 수 있게 한다는 것이다.

무엇보다,이를 해당 표준화에 참여하는 기업을 늘려야 거기는 사업 영역이된다. 이번 Intel Labs가 공개한 것은 HTML5로 할 수 있다는 제안이라는 것이다.

　이 밖에도 센서를 이용한 전시는 많은 Intel Labs가 센서를 활용한 새로운 컴퓨팅의 형태를 진지하게 추구하고 있는 모습이 엿보였다. 또한, Intel은 실제 제품 사업부의 사업에도 센서를 활용한 Perceptual Computing 라는 대처를 행하고 있어 Ultrabook 에 터치를 요구하거나 음성인식 기능을 권장 사양으로 하거나, 적극적으로 PC와 태블릿에 그러한 기능을 구현하고 있다. 이번 Research @ Intel에서 센서 관련 전시가 늘고있는것에는 그런 것도 영향을주고 있다고 생각할 수 있는 것이다.

Personal Analytics 데모에 사용된 SoC. 모바일 용을 의식해서, 이미지 인식 및 음성 인식 하드웨어 가속 기능을 내장하고 있다

사용자 취향 등의 데이터가 서버에 축적되어 그것을 바탕으로 서비스에서 사용자에게 다양한 제안을 하게된다. 미래는 가고 싶은 가게는 모든 스마트 폰이 마음대로 생각하고 가르쳐 줄지도

센서 데이터를 보호하는 방법의 데모. 사용자의 취향이 서버에 저장되면 그 데이터를 어​​떻게 보호 하느냐가 중요해 진다. 따라서 VT의 구조를 이용하여 OS와 다른 메모리 공간에서 센서 데이터를 보호함으로써 해커 등에 센서의 데이터가 도난되지 않도록 보호한다.

스마트 사원증 데모. E-ink 디스플레이를 갖추고 있어 NFC와 Bluetooth 등을 이용하여 일정을 전송하는 것도 가능하고,  PC의 로그인 키로 사용할 수 있다

스마트 홈 시범. Intel Labs가 연구하고 있는 미들웨어 부분으로 HTML5를 이용한 응용 프로그램에서 전기를 껴고 스피커를 껴는 등을 태블릿에서 시현하고 있었다. 이 외에도 요람에 카메라를 달아 아이들의 모습을 관리하는 시현이 행해지고 있었다

투사 형 터치 센서

Connected Vehicle Safety는 앞을 달리는 스쿠터의 브레이크 램프 LED에서 정보를 수신하여 앞을 달리는 스쿠터의 다음 행동을 예측하여 안전성을 높이는 연구.

Wikipedia 인물의 상관도를 그래픽 차트로하는 기술. 이러한 그래프화를 고속으로 행하는 알고리즘이 기술 데모이지만, 네트웍 통신판매 기업이 고객에 대해서 고객의 마음에 드는 제품을 표시하거나 하는 것에 사용되고 있다 한다.

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