- 매트랩·시뮬링크 기반 모델 설계부터 시뮬레이션·디바이스 배포까지 연결

 

1K매스웍스, 엣지 AI 파운데이션 합류…임베디드 AI 워크플로우 확장.jpg

매스웍스가 엣지 AI 파운데이션(EDGE AI FOUNDATION)에 합류하며, 매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink) 기반 임베디드 AI 모델 설계부터 시뮬레이션, 디바이스 배포까지 이어지는 개발 워크플로우를 지원한다.

 

모델 설계부터 임베디드 배포까지 이어지는 개발 환경

매트랩(MATLAB)과 시뮬링크(Simulink)AI 모델 설계, 훈련, 통합, 배포까지 이어지는 임베디드 AI 개발 과정을 통합한다. 시스템 수준 시뮬레이션이 배포 이전 단계에서 성능을 검증하고 동일 모델 기반으로 다양한 하드웨어 환경에 맞는 코드를 생성한다. 생성된 코드는 실제 디바이스에서 바로 동작한다.

 

시뮬레이션 기반 코드 생성과 리소스 최적화

시뮬링크 모델은 C/C++, CUDA, HDL 코드를 자동 생성해 마이크로컨트롤러와 FPGA, 임베디드 GPU 등 다양한 환경에 배포한다. 모델 압축과 최적화 기능을 적용해 제한된 연산 자원 환경에서도 추론 성능 저하를 줄이고 안전 및 미션 크리티컬 시스템에 필요한 동작 기준까지 함께 검증한다.

 

파이토치·텐서플로 등 주요 AI 프레임워크 연계

매트랩(MATLAB)은 파이토치(PyTorch), 텐서플로(TensorFlow), ONNX, XGBoost 등 주요 AI 프레임워크에서 개발한 모델을 가져와 활용한다. 로우코드 기반 앱이 학습 절차를 단순화해 개발 경험이 제한적인 엔지니어도 모델 구성을 수행하도록 돕고 데이터 준비부터 학습, 검증, 배포까지 이어지는 과정도 함께 연결된다.

 

자동차·항공우주·산업 자동화 적용 사례

자동차 분야에서는 배터리 충전 상태와 모터 온도를 추정하는 가상 센서를 개발해 마이크로컨트롤러에 배포하고 제한된 연산 환경에서도 실시간 제어 성능을 유지한다. 항공우주 분야에서는 FPGA 기반 이상 감지와 예측 유지보수 알고리즘으로 지연 시간 제약 조건에 대응한다. 산업 자동화 환경에서는 비전 기반 결함 감지 알고리즘을 임베디드 GPU에 적용해 검사 처리 속도와 판별 정확도를 높인다.

 

엣지 AI 파운데이션 피트 버나드(Pete Bernard) 전무이사는 매스웍스의 합류는 엔지니어드 시스템을 위한 임베디드 AI 기술 접근성을 확대하고 커뮤니티 협력을 강화하는 계기가 될 것이라고 밝혔다.

 

매스웍스 루카스 가르시아(Lucas Garcia) 제품 매니저는 매트랩(MATLAB)과 파이토치(PyTorch) 기반 모델을 시스템 수준 시뮬레이션으로 검증하고 연산 제약 조건에 맞게 최적화해 다양한 임베디드 하드웨어에 배포하는 워크플로우를 제공한다. 회원사 협력을 통해 산업 환경에서 활용되는 AI 적용 범위를 확대한다고 설명했다.

 

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