ST는 임베디드 AI 및 ML(Machine-Learning) 개발 프로젝트를 가속화하도록 자사 툴을 개선, 나노엣지 AI 스튜디오 및 STM32Cube.AI에 대한 업그레이드 버전을 출시했다고 16일 밝혔다.
STM32Cube.AI 업그레이드 버전 출시
AI/ML 솔루션 최소 투자로 신속 설계
ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)가 신경망을 사용해야 하는 개발자를 위한 AI 모델 최적화 툴을 선보였다.
ST는 임베디드 AI 및 ML(Machine-Learning) 개발 프로젝트를 가속화하도록 자사 툴을 개선, 나노엣지 AI 스튜디오 및 STM32Cube.AI에 대한 업그레이드 버전을 출시했다고 16일 밝혔다.
이 툴을 이용하면 엣지 애플리케이션으로 AI 및 ML을 쉽게 이동시킬 수 있으며, AI/ML을 통해 설계에 의한 개인정보보호, 결정적 및 실시간 응답, 뛰어난 신뢰성, 낮은 전력소모 등의 이점을 엣지에서 실현할 수 있다.
나노엣지 AI 스튜디오는 신경망 개발이 필요 없는 애플리케이션을 지원하는 자동화된 ML 툴이다.
이 툴은 ST 고유의 임베디드 지능형 센서 프로세싱 유닛(ISPU: Embedded Intelligent Sensor Processing Unit)이 포함된 MEMS 센서와 STM32 마이크로컨트롤러(MCU)와 함께 사용할 수 있다.
STM32Cube.AI는 신경망을 사용해야 하는 개발자를 위한 STM32용 AI 모델 최적화 툴이자 컴파일러이다.
이번에 발표된 새로운 두 가지 툴은 고성능 AI/ML 솔루션을 최소한의 투자로 신속하게 설계하고 구현할 수 있는 기능을 제공한다.
나노엣지 AI 스튜디오 3.2 버전은 개발 생산성을 높이는 자동 데이터 로거 생성기를 포함하고 있다. ST 개발 보드를 비롯해 데이터 전송속도, 범위, 샘플 크기, 축 수와 같은 개발자 정의 센서 파라미터 입력을 지원한다.
개발자는 이러한 나노엣지 AI 스튜디오 기능을 통해 코드를 작성하지 않아도 개발 보드용 바이너리를 생성할 수 있다.
나노엣지 AI 스튜디오는 머신러닝 성능에 직접적인 영향을 미치는 데이터 세트 품질을 유지할 수 있도록 새로운 데이터 조작 기능을 제공해 사용자가 몇 번의 클릭만으로 나노엣지 AI 스튜디오에서 캡처된 데이터를 정리하고 최적화할 수 있게 해준다.
사용자가 추론 시간, 메모리 사용량, 정확도와 같은 일반적 성능 지표와 F1-스코어 등을 확인해 알고리즘을 평가할 수 있는 새로운 검증 단계도 추가됐다.
선택한 라이브러리와 관련된 사전 프로세싱 및 ML 모델에 대한 더 많은 정보들도 강조해준다.
나노엣지 AI 스튜디오의 최신 개선사항에는 성능을 향상시키는 회귀 알고리즘과 이상 감지를 위한 더 많은 ML 모델 및 사전 프로세싱 기술이 추가됐다.
또한, 이 툴은 다중 회귀 모델을 사용해 미래의 시스템 상태를 예측할 수 있는 스마트 라이브러리 생성을 지원한다.
STM32Cube.AI 7.3 버전은 최첨단 AI/ML 솔루션 개발에 필수적인 툴이다.
STM32 에코시스템과 완전 통합이 가능하며, 업계에서 가장 널리 사용되는 32bit Arm® Cortex® 코어 기반 MCU 제품군을 위해 사전 트레이닝된 신경망을 최적화된 C 코드로 변환할 수 있다.
새롭게 개선된 STM32Cube.AI는 보다 유연하게 신경망을 최적화할 수 있도록 해준다.
이 툴은 성능 요건을 달성하기 위해 기존 신경망을 조정하거나 제한된 메모리에 맞게 수정할 수 있으며, 이들 모두 균형 잡힌 최적화로 최상의 기능을 활용할 수 있다.
새로운 업데이트 버전은 텐서플로우(TensorFlow) 2.10 모델에 대한 지원과 새로운 커널 성능 개선도 제공한다.