아날로그 혼합 신호 반도체 시장을 선도하는 맥심 인터그레이티드 코리아가 카메라 큐브 레퍼런스 디자인 ‘MAXREFDES178#’을 발표했다. 이는 인공지능(AI) 애플리케이션을 공간 제약적인 배터리 동작의 엣지 디바이스에 구현할 방법을 제시한다.
AI 애플리케이션은 일반적으로 클라우드나 자율주행차와 같은 고비용 응용 분야에 적합한 전력 소모가 큰 고비용 프로세서에 수행되는 인텐시브한 컴퓨팅이 요구된다. MAXREFDES178# 카메라 큐브는 저전력 수준의 예산으로 AI를 구현해 초소형 배터리로 속도를 개선하고 안정성을 높인 애플리케이션을 작동할 수 있게 한다.
MAXREFDES178#에는 초저전력 사물인터넷(IoT) 디바이스에 청각 및 시각 기능을 구현할 수 있도록 하며, 음향 및 영상 추론을 위한 신경망 가속기가 적용된 MAX78000 저전력 마이크로컨트롤러를 탑재했다. 또한 MAX32666 초저전력 블루투스 마이크로컨트롤러와 2개의 MAX9867 오디오 코덱도 포함됐다. 전체 시스템은 41mmx44mmx39mm의 초소형 폼팩터로 제공돼 웨어러블 및 IoT 디바이스처럼 비용에 민감한 저전력 애플리케이션에 안면 인식 및 키워드 인지 기능 등의 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 한다.
MAX78000의 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 마이크로컨트롤러 대비 100배 이상 빠르다. 또한 MAX78000 솔루션은 가장 근접한 크기의 GPU 기반 프로세서보다 최대 50%까지 작고, 메모리나 복잡한 전원공급 장치가 필요 없어 AI 추론을 효율적인 비용으로 구현한다.
트라이오랩스(TryoLabs)의 CTO 알란 데스코인스(Alan Descoins)은 “앞으로 AI 분야의 기회는 엣지 디바이스에서 머신러닝의 인사이트를 제공하는 것에 있다”며 “MAXREFDES178#은 전력, 지연 및 크기의 혁신을 이룬 AI 솔루션으로 배터리 동작의 설계에 AI의 가능성을 넓혔다”고 말했다.
크리스 아디스(Kris Ardis) 맥심 인터그레이티드의 마이크로·보안·소프트웨어 사업부 수석 이사는 “머신러닝은 더욱 자율적인 의사 결정은 물론, 기계가 인간처럼 보고 들을 수 있도록 한다”며 “MAX78000 출시 전까지 제한된 전력과 비용으로는 엣지 디바이스에서 AI 구현이 불가능했지만, MAXREFDES178#를 통해 에너지 효율에 민감한 초소형 디바이스를 포함한 엣지에서도 강력한 AI 추론이 가능해졌다”고 설명했다.
