맥심, 에지 디바이스 기반 AI 기능 레퍼런스로
MAXREFDES178# 카메라 큐브 디자인 발표
MAX78000, 유사 MCU 대비 AI 추론력 100배


AI 애플리케이션은 일반적으로 전력 소모가 큰 고비용 프로세서에서 수행돼 에지 디바이스에서 구현하는 데 한계가 있었다. 맥심 인터그레이티드 코리아는 21일, 협소한 곳에서 배터리로 동작하는 에지 디바이스에 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 제시하는 카메라 큐브 레퍼런스 디자인, ‘MAXREFDES178#’을 발표했다.

MAXREFDES178# 레퍼런스 디자인은 초저전력 IoT 디바이스에 청각 및 시각 기능을 구현할 수 있도록 한다. 음향 및 영상 추론을 위한 신경망 가속기가 적용된 ‘MAX78000’ 저전력 MCU, ‘MAX32666’ 초저전력 블루투스 MCU, ‘MAX9867’ 오디오 코덱도 2개 포함됐다. 또한, 41×44×39mm 초소형 폼팩터로 제공된다.

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 MCU 대비 100배 이상 빠르다. 또한, 가장 근접한 크기의 GPU 기반 프로세서 대비 최대 50% 작고, 메모리나 복잡한 전원공급장치가 필요 없어 저비용에 AI 추론을 구현한다.

트라이오랩스(TryoLabs)의 알란 데스코인스(Alan Descoins) CTO는 “앞으로 AI 분야의 기회는 에지 디바이스에서 머신러닝의 인사이트를 제공하는 것에 있다”라며, “맥심의 카메라 큐브 레퍼런스 디자인은 전력, 지연, 크기 부분의 혁신을 이룬 AI 솔루션으로, 배터리로 동작하는 기기의 AI 잠재력을 확장했다”라고 말했다.

맥심 인터그레이티드 마이크로·보안·소프트웨어 사업부의 크리스 아디스(Kris Ardis) 수석 이사는 “머신러닝은 보다 자율적인 의사 결정은 물론, 기계가 인간처럼 보고 들을 수 있도록 한다”라며 “MAX78000 출시 전까지 에지 디바이스에서 AI 구현은 불가했으나, MAXREFDES178#를 통해 에너지 효율에 민감한 초소형 디바이스를 포함한 에지에서도 강력한 AI 추론이 가능해졌다”라고 밝혔다.