하드웨어 및 소프트웨어에 대한 의사결정 지원으로, 엣지 AI 기술을 신속하게 제공
ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 의사결정을 지원해 시장에 에지 AI 기술을 보다 신속하고 간단히 제공하게 해주는 새로운 툴 및 서비스 세트를 공개했다. 이번에 발표한 STM32Cube.AI 개발자 클라우드(Developer Cloud)를 이용하면, 업계를 선도하는 STM32 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군을 기반으로 구축된 광범위한 온라인 개발 툴 세트에 액세스할 수 있다. ST 마이크로컨트롤러 및 디지털 IC 그룹 사장인 레미 엘 우아잔(Remi El Ouazzane)은 “ST는 STM32Cube.AI 에코시스템으로 원활하게 작업을 수행하는 세계 최초의 MCU AI 개발자 클라우드를 공개했다. 이 새로운 툴로 클라우드를 통해 STM32 하드웨어 모델을 원격으로 벤치마킹할 수 있어 작업량과 비용을 절감하게 된다.”고 말했다.프로세스 초기에 적절한 하드웨어 아키텍처를 선택하고 AI 모델의 성능을 평가함으로써 AI 애플리케이션 개발을 보다 신속하게 진행할 수 있다. ST AI 팀이 제공하는 서비스와 지원에 대해 매우 만족하고 있다.” 톨리 코틀라르스키(Toly Kotlarsky), 지브라 테크놀로지스(Zebra Technologies) R&D 부문 DMTS(Distinguished Member of Technical Staff)
엣지 AI 기반 시스템에 대한 수요 증가에 맞춰 STM32Cube.AI 데스크톱 프론트-엔드에는 트레이닝된 뉴럴 네트워크에 최적화된 STM32 AI 라이브러리를 개발자들이 검증 및 생성할 수 있는 리소스가 포함되어 있다. 이 툴의 온라인 버전인 STM32Cube.AI 개발자 클라우드는 업계 최초의 다양한 기능으로 이를 더욱 보강하게 된다.
- 소프트웨어를 사전 설치할 필요 없이 온라인 인터페이스를 통해 STM32 마이크로컨트롤러에 최적화된 C 코드를 생성할 수 있다. 데이터 과학자 및 개발자는 STM32Cube.AI의 검증된 뉴럴 네트워크 최적화 성능의 이점을 활용해 엣지 AI 프로젝트를 개발할 수 있다.
- STM32 모델 주(Model Zoo)와 트레이닝 가능한 딥러닝 모델 및 데모 보관소(Repository)에 액세스하면 애플리케이션 개발 시간을 단축할 수 있다. 출시 시점에 제공되는 적용 사례에는 활동 인식 및 추적을 위한 인체 동작 감지, 이미지 분류나 개체 감지를 위한 컴퓨터 비전, 오디오 분류를 위한 오디오 이벤트 감지 등이 있다. 이러한 예제들은 깃허브(GitHub)에 호스팅되며, STM32에 최적화된 ‘시작하기’ 패키지를 자동으로 생성할 수 있다.
- STM32 보드에서 엣지 AI 뉴럴 네트워크를 지원하는 세계 최초의 온라인 벤치마킹 서비스를 이용할 수 있다. 클라우드에서 액세스할 수 있는 보드 팜(Board Farm)에는 광범위한 STM32 보드들이 정기적으로 업데이트되며, 데이터 과학자 및 개발자는 최적화된 모델의 실제 성능을 원격으로 측정할 수 있다.
