마이크로칩테크놀로지가 8일 간소화된 머신러닝 모델을 개발할 수 있는 통합 워크플로우 MPLAB® 머신러닝 개발 스위트를 출시했다고 밝혔다.
엣지 ML 지원 통합 개발 키트
ML로 보안성·전력 효율성 달성
마이크로칩이 손쉽게 머신러닝 모델 개발을 지원하는 SW 툴로 임베디드 시스템 설계자를 지원한다.
마이크로칩테크놀로지가 8일 간소화된 머신러닝 모델을 개발할 수 있는 통합 워크플로우 MPLAB® 머신러닝 개발 스위트를 출시했다고 밝혔다.
이 소프트웨어 툴 키트는 마이크로칩의 MCU 및 MPU 제품군 전반에 걸쳐 활용될 수 있다. 임베디드 엔지니어가 머신러닝 추론(Inference) 작업을 보다 빠르고 효율적으로 구현할 수 있을 거스로 기대된다.
마이크로칩의 개발 시스템 사업부 이사 로저 리치(Rodger Richey)는 "머신러닝은 임베디드 컨트롤러의 새로운 표준이 되고 있으며, 엣지에서 머신러닝을 활용하면 클라우드 통신에 의존하는 시스템 대비 더욱 강력한 보안성과 전력 효율성을 갖춘 제품을 만들 수 있다"며, "이번 출시한 통합 솔루션은 32비트 MCU와 MPU뿐만 아니라 최초로 8비트와 16비트 디바이스를 지원하여 효율적인 제품 개발을 가능하도록 한다"고 말했다.
마이크로칩은 "산업, 제조, 가전 및 자동차 애플리케이션 분야에서 사용되는 장비의 잠재적인 문제를 정확하게 예측할 수 있도록 도와주겠다"고 전했다.
MPLAB® 머신러닝 개발 스위트는 엔지니어들이 고효율의 공간 절약적 머신러닝 모델 구축을 가능하게 한다. 또한 이 솔루션의 툴 키트는 자동 머신러닝(AutoML)을 기반으로 하고 있어, 추출, 학습, 검증 및 테스팅 시간을 줄여 비용을 절감한다. MCU와 MPU의 메모리 제약 사항을 고려하여 모델을 최적화할 수 있다.
이번 개발된 개발 스위트를 MPLAB X 통합 개발 환경(IDE)과 함께 사용 가능하다. 이를 통해 머신러닝 프로그래밍 전문 지식이 없는 개발자도 손쉽게 솔루션 구축이 가능하다.
또한 마이크로칩은 텐서 플로우(TensorFlow) 라이트 버전에서 모델을 가져와 MPLAB Harmony v3 프로젝트에서 사용할 수 있는 옵션도 제공한다.
MPLAB Harmony v3는 통합 임베디드 소프트웨어 개발 프레임워크로, 유연하고 상호 운용 가능한 소프트웨어 모듈을 제공한다.
VectorBlox™ Accelerator SDK(소프트웨어 개발 키트)는 PolarFire® FPGAs와 함께 사용할 경우 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 인공지능/머신러닝(AI/ML) 추론(inference) 작업을 가장 전력 효율적으로 실행할 수 있다.