- TinyML·AI 가속 MCU부터 MPPT·PMIC·SiC까지…추론 워크로드 분석과 전력 설계 자료 제공

 

마우저 일렉트로닉스가 산업용 엣지 AI 설계에 필요한 ‘AI 리소스 허브’와 ‘전력 관리 리소스 허브’를 운영한다. 엣지에서 AI 추론을 실행할 때 발생하는 동적 전력 부하를 분석하고, TinyML과 AI 가속 MCU부터 PMIC 멀티 레일 시퀀싱, 에너지 하베스팅까지 연결해 실제 양산 환경에 맞는 전력 아키텍처를 설계하도록 지원한다.

 

추론 워크로드부터 전력 설계 시작

산업용 엣지 AI는 데이터를 생성하는 현장에서 실시간 분석과 예지정비, 이상 감지를 수행하기 때문에 클라우드 연결이 불안정한 환경에서도 지속적으로 동작해야 한다. 문제는 AI 추론이 일정한 전류를 소비하는 기존 임베디드 워크로드와 달리 순간적으로 부하가 달라지는 동적 전류 프로파일을 만든다는 점이다. 마우저 AI 리소스 허브는 저전력 MCU에서 TinyML을 구현하는 방법과 엣지 AI 개발 워크플로우, 예지정비와 스마트 센싱, 산업용 IoT용 AI 가속 MCU 등의 자료를 제공한다. 엔지니어는 먼저 추론 주기와 처리량에 따른 전력 부하를 파악한 뒤 필요한 전원 용량과 동작 조건을 정할 수 있다. 전력 관리 리소스 허브는 이 워크로드를 실제 전력 서브시스템으로 연결한다. PMIC 멀티 레일 시퀀싱과 전원 장애 감지 등 여러 전원 레일을 안정적으로 제어하는 방법을 다뤄 AI 프로세서와 센서, 통신 회로에 필요한 전력을 순서에 맞춰 공급하도록 돕는다.

 

태양광·에너지 하베스팅으로 원격 엣지 AI 구동

산업 현장의 모든 엣지 기기가 안정적인 주전원을 사용할 수 있는 것은 아니다. 원격 센서와 독립형 모니터링 시스템은 배터리나 태양광 등 제한된 에너지원 안에서 센싱과 AI 추론을 함께 처리해야 한다. 두 리소스 허브는 최대전력점추적(MPPT) 기반 태양광 제어와 독립형 산업 자동화, DC 마이크로그리드 토폴로지 관련 자료를 제공한다. 엔지니어는 확보할 수 있는 에너지와 AI 추론 빈도, 배터리 수명 사이의 관계를 비교해 현장에서 유지할 수 있는 추론 듀티 사이클을 정할 수 있다. 원격 상태 모니터링과 산업용 센싱에서는 이 균형이 특히 중요하다. 추론 횟수를 늘리면 분석 빈도는 높아지지만 전력 소비가 늘고, 에너지 하베스팅으로 확보하는 전력보다 소비량이 많아지면 시스템을 계속 운용하기 어렵기 때문이다.

 

양산 단계 전력 품질까지 대응

프로토타입에서 정상적으로 동작한 엣지 AI 기기도 실제 산업 현장에서는 다른 전력 조건을 만난다. 순간적인 전압 스파이크와 브라운아웃, 부하 과도 현상이 발생하면 AI 추론 하드웨어가 불안정해지거나 시스템이 재시작될 수 있다. 마우저는 SiC 기반 전력 모듈과 배터리 에너지 저장, 고주파 자기 부품 등에 관한 자료를 통해 실제 배포 환경에서 전력 계층을 설계하는 방법도 제공한다. 실험실의 평균 소비전력만 기준으로 삼지 않고 순간 부하와 전원 변동까지 고려해 양산 수준의 전력 시스템을 구성하는 데 초점을 맞췄다.

 

기술 자료에서 실제 부품 선정까지 연결

AI와 전력 관리 리소스 허브에는 기사와 전자책, 백서, 제품 사례가 지속적으로 추가된다. 엔지니어는 추론 엔진과 MCU를 검토하는 단계에서 시작해 PMIC와 전력 변환 부품, 에너지 하베스팅과 전력 모듈까지 하나의 설계 과정에서 관련 자료를 확인할 수 있다. 마우저는 관련 기술 자료와 함께 재고를 확보한 엣지 AI 및 전력 관리 부품으로 연결되는 경로도 제공해 개념 검토에서 부품 선정과 실제 하드웨어 개발까지 이어지도록 지원한다.

 

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