“ST는 STM32Cube.AI 에코시스템으로 원활하게 작업을 수행하는 세계 최초의 MCU AI 개발자 클라우드를 공개했다”

ST 마이크로컨트롤러 및 디지털 IC 그룹 사장인 레미 엘 우아잔(Remi El Ouazzane)은 “ST의 목표는 개발자와 데이터 과학자들이 당면 과제를 해결하면서 엣지 AI 애플리케이션을 보다 신속하고 편리하게 개발하도록 지원하는 것이다”라며, “이 새로운 툴로 클라우드를 통해 STM32 하드웨어 모델을 원격으로 벤치마킹할 수 있어 작업량과 비용을 절감하게 된다”고 강조했다.

ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 하드웨어·소프트웨어에 대한 의사결정을 지원해 시장에 엣지 AI 기술을 신속하고 간단히 제공하게 해주는 새로운 툴 및 서비스 세트를 업계 최초로 공개했다고 1일 밝혔다.

STM32Cube.AI 개발자 클라우드를 통해 STM32 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군을 기반으로 구축된 광범위한 온라인 개발 툴 세트 이용이 가능해졌다. 이로써 ST는 임베디드 AI 개발자와 데이터 과학자를 지원하는 솔루션을 지속적으로 확장하고 있다고 강조했다.

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 있으며 데이터 과학자 및 개발자는 STM32Cube.AI의 검증된 뉴럴 네트워크 최적화 성능의 이점을 활용해 엣지 AI 프로젝트를 개발할 수 있다.

ST는 STM32 모델 주(Model Zoo)와 트레이닝 가능한 딥러닝 모델 및 데모 보관소(Repository)에 액세스하면 애플리케이션 개발 시간을 단축할 수 있다며, 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 등의 예제를 제시했다. 이러한 예제들은 깃허브(GitHub)에 호스팅되며, STM32에 최적화된 ‘시작하기’ 패키지 자동 생성을 지원한다.

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.

디디에 펠레그린 슈나이더 일렉트릭 AI 예측 및 전략 부문 부사장은 “모델 주와 STM32Cube.AI 온라인 인터페이스, STM32 보드 원격 벤치마킹 기능을 통해 다양한 하드웨어 지식을 갖춘 데이터 과학자들이 STM32 마이크로컨트롤러에 AI 모델의 적용 가능성을 쉽게 평가할 수 있다”며 “또한, 여러 STM32 마이크로컨트롤러에서 몇 번의 클릭만으로 자체 모델을 테스트할 수 있기 때문에 설계 프로세스의 초기 단계에서 임베디드 AI 프로세싱을 고려한 첨단 기능을 설계하는 데 활용이 가능하다”고 언급했다.

세르주 로빈, 솜피 마이크로컨트롤러 및 디지털 부품 전문 엔지니어는 “STM32Cube.AI 개발자 클라우드를 통해 AI가 내장된 제품의 개발 방식에 대한 타당성을 매우 짧은 시간 안에 확인할 있고, 보드 팜을 통해 해당 모델이 마이크로컨트롤러에서 동작하는지도 확인이 가능하다”며 “다양한 STM32 보드에서 원격 벤치마킹을 수행해 가장 적합한 STM32를 선택할 수 있다”고 덧붙였다.