ST, STM32 엣지 AI 개발 과정 통합…모델 선택부터 하드웨어 검증까지

- 모델 탐색·데이터 준비·학습·최적화·하드웨어 검증 연결하는 신규 툴 4종 11월 말 출시

 

ST마이크로일렉트로닉스가 ‘ST 엣지 AI 스위트(ST Edge AI Suite)’의 워크플로우를 재설계하고, STM32 마이크로컨트롤러(MCU)에 임베디드 머신러닝 모델을 배포하는 개발 환경을 4개 신규 툴로 통합한다. 모델 탐색부터 데이터 준비, 학습·최적화, 실제 하드웨어 성능 검증까지 단계별로 연결하며 신규 툴은 11월 말 출시할 예정이다.

 

모델 탐색부터 하드웨어 검증까지 연결

임베디드 AI는 컨슈머 전자제품부터 산업용 센서와 제어 장치, 의료기기, 자동차 시스템까지 기능과 성능, 전력소모 수준을 결정하는 기술로 활용된다. 엔지니어는 AI 모델을 선택한 뒤 활용 사례에 맞게 조정하고 메모리와 연산 자원을 최적화한 다음 타깃 하드웨어에서 성능을 검증해야 한다.

 

개발 과정은 모델 익스플로러(Model Explorer)에서 시작한다. 웹 인터페이스를 통해 기존 깃허브(GitHub) 모델 주(Model Zoo) 저장소에서 제공하던 사전 학습 모델을 탐색하고 애플리케이션에 적합한 AI 모델을 찾는다. 데이터셋 팩토리(Dataset Factory)는 수집한 원시 데이터를 모델 개발에 사용할 데이터셋으로 변환한다.

 

모델 팩토리(Model Factory)는 애플리케이션에 맞춘 학습과 사용자 정의, 양자화, 추가 개선 작업을 거쳐 STM32 MCU에서 구동하도록 모델을 최적화한다. 배포 전에는 모델 벤치(Model Bench)가 ST 보드 팜을 이용해 실제 하드웨어에서 모델을 원격으로 벤치마킹한다. 모델 벤치는 기존 ST 엣지 AI 개발자 클라우드를 대체한다.

 

400여 개 사전 학습 모델 제공

ST는 센싱 애플리케이션용 피지컬 AI(Physical AI)를 포함해 400여 개 이상의 사전 학습 모델을 제공한다. ST 엣지 AI 스위트를 통해 지원하는 프로젝트는 26만건 이상으로, 주요 기술 기업 엔지니어부터 스타트업과 독립 개발자까지 사용하고 있다.

 

ST 엣지 AI 솔루션 그룹 스테판 앙리(Stephane Henry) 부사장은 “로컬 추론이 스마트 제품의 핵심 요소로 부상하면서 효율적인 AI 모델 활용이 설계자들의 중요한 과제가 되고 있다”며 “모델 익스플로러, 모델 팩토리, 데이터셋 팩토리 및 모델 벤치를 통해 STM32 디바이스 기반 제품 설계자에게 필요한 AI 모델 개발 과정을 하나의 환경으로 통합했다”고 밝혔다.

 

4000종 이상 STM32 제품 활용

ST 엣지 AI 스위트 사용자는 4000종이 넘는 상용 제품으로 구성된 STM32 에코시스템을 활용한다. STM32Cube 에코시스템은 MCU 선택과 구성에 필요한 툴과 소프트웨어 라이브러리, 예제 코드를 제공하며 개발자는 선호하는 통합 개발 환경(IDE)에서 작업한다.

 

평가용 하드웨어는 STM32 누클레오(Nucleo) 보드부터 디스커버리 키트(Discovery Kit)까지 제공한다. 무선 연결과 비전, ToF, IoT 센싱, 모터 드라이브용 확장 카드도 활용할 수 있다. 모델 익스플로러와 데이터셋 팩토리, 모델 팩토리, 모델 벤치는 11월 말 출시될 예정이다.

 

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