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- 비용 절감과 크기 축소, 저지연 AI 청각 및 시각 추론 실행

- 웨어러블 및 IoT 디바이스에 AI 애플리케이션 구현

 

MAXREFDES178#.jpg

맥심 인터그레이티드 코리아는 카메라 큐브 레퍼런스 디자인 ‘MAXREFDES178#’을 발표하고, 공간 제약을 받는 인공지능 애플리케이션을 엣지 디바이스에 구현할 수 있는 방법을 제시한다고 밝혔다.

 

AI 애플리케이션은 일반적으로 고비용 응용 분야(클라우드나 자율주행차)같은 전력 소모가 큰 고비용 프로세서에 수행되는 강력한 컴퓨팅이 필요하다. 저전력 수준의 예산으로 AI를 구현한 ‘MAXREFDES178#’ 카메라 큐브는 초소형 배터리로 속도의 개선뿐만 아니라 안정성을 높여서 애플리케이션을 동작 시킬 수 있다.

 

“MAXREFDES178#’에는 초저전력 사물 인터넷 디바이스에 청각 및 시각 기능을 구현할 수 있도록 하며, 음향 및 영상 추론을 위한 신경망 가속기가 적용된 MAX78000 저전력 마이크로 컨트롤러를 탑재했다. 또한 ‘MAX32666’ 초저전력 블루투스 마이크로컨트롤러와 2개의 ‘MAX9867’ 오디오 코덱도 포함되어 있다. 전체 시스템은 41mm x 44mm x 39mm의 초소형 폼팩터로 제공되며, ‘웨어러블 및 IoT 디바이스처럼 비용에 민감한 저전력 애플리케이션에 안면 인식 및 키워드 인지 기능 등의 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 한다.  ‘MAX78000’AI 가속기는 청각 및 시각 애플리케이션에서 AI 추론 기능이 소비하는 전력량을 기존 내장형 솔루션 대비 최대 1000배 절감한다.

 

‘MAXREFDES178#’에서 실행되는 AI 추론은 지연을 대폭 개선해 내장형 마이크로 컨트롤러 대비 100배 이상 빠르다. 또한 MAX78000 솔루션은 가장 근접한 크기의 GPU 기반 프로세서에 비해 최대 50%까지 작고, 메모리나 복잡한 전원 공급 장치가 필요 없어 AI 추론을 효율적인 비용으로 구현한다.

 

트라이오랩스(TryoLabs)CTO 알란 데스코인스(Alan Descoins)앞으로 AI 분야의 기회는 엣지 디바이스에서 머신러닝의 인사이트를 제공하는 것에 있다. ‘MAXREFDES178#’은 전력, 지연 및 크기의 혁신을 이룬 AI 솔루션으로 배터리 동작의 설계에 AI의 가능성을 넓혔다고 밝혔다.

 

크리스 아디스(Kris Ardis) 맥심 인터그레이티드의 마이크로·보안·소프트웨어 사업부 수석 이사는 머신러닝은 보다 자율적인 의사 결정은 물론, 기계가 인간처럼 보고 들을 수 있도록 한다고 밝히고, “MAX78000 출시 전까지 제한된 전력과 비용으로는 엣지 디바이스에서 AI 구현이 불가능했지만, MAXREFDES178#를 통해 에너지 효율에 민감한 초소형 디바이스를 포함한 엣지에서도 강력한 AI 추론이 가능해졌다고 덧붙였다.

 
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