엣지 AI의 폭발적인 증가에 대응하여 기존 임베디드 제조업체는 새로운 여정을 시작합니다.

최근 Computex 2023에서 TI, NXP, ST 등 프로세서 분야 관련 리더들이 임베디드 시스템의 미래, 특히 엣지 AI 분야에 대한 각사의 이해도와 각사의 대응 계획을 소개했습니다.

Texas Instruments: Edge AI 비전 프로세싱은 임베디드 시스템의 미래 가능성을 강화합니다

Texas Instruments 프로세서 사업부 부사장인 Sameer Wasson은 "엣지 AI 비전 프로세싱이 임베디드 시스템의 미래 가능성을 강화합니다"라는 주제로 연설하면서 포괄적인 임베디드 프로세싱 제품 포트폴리오에는 세 가지 주요 요소가 있어야 한다고 말했습니다. 임베디드 시스템에서 더 많은 AI를 사용하고 사용하기 쉽게 만듭니다.

Wasson은 임베디드 시스템을 개발하려면 비용과 개발 난이도 사이의 균형은 물론, 최고의 설계 결과를 얻기 위해서는 소프트웨어와 하드웨어의 공동 최적화가 필요하다고 말했습니다. 또한 임베디드 시스템 개발자는 이식 가능하고 재사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 설계를 선호하므로 플랫폼 전략이 중요합니다.

TI는 고도로 통합되고 확장 가능한 엣지 AI 프로세서 포트폴리오, 기존 애플리케이션에 대한 인공 지능 및 기계 학습 기능의 손쉬운 가져오기, AI 개발을 지원하는 오픈 소스 도구 및 소프트웨어 스택 등 엣지 AI 분야에서 세 가지 주요 이점을 보유하고 있습니다. 엔지니어가 직접 시스템에 AI 기능을 추가하려면 코드를 개발해야 합니다.

올해 TI는 AM62A, AM68A, AM69A 프로세서를 포함한 6개의 Arm Cortex 기반 임베디드 비전 프로세서를 출시했습니다. 이 프로세서는 1TOPS에서 32TOPS까지의 컴퓨팅 성능을 갖추고 1대에서 최대 12대의 카메라를 지원합니다.

TI가 64비트 처리 개념을 산업용 애플리케이션에 널리 도입한 AM335x를 출시한 이후 Arm은 더욱 다양한 산업 분야에 진출하기 시작했습니다.

AM6x에서 가격부터 전력 소비, 개발 임계값부터 확장성에 이르기까지 TI는 업계 리더가 되기 위해 노력하고 있습니다.

NXP: Edge AI에는 더 많은 보안이 필요합니다

NXP의 AI 및 ML 전략 및 기술 글로벌 이사인 Ali Osman Ors는 엣지 AI의 보안 고려 사항을 강조했습니다.

IBM 보고서에 따르면 제조는 2021년 전 세계적으로 가장 많이 공격을 받는 산업이며 랜섬웨어가 공격의 23%를 차지하며 여전히 범인입니다. 앞으로는 스마트팩토리가 계속해서 진화하면서 보안 문제는 더욱 더 부각될 것입니다.

알리는 머신러닝에는 코드와 장비뿐만 아니라 많은 핵심 데이터를 포함하는 전방위적인 방어가 필요하다고 강조했습니다. 그는 적대적 공격 방어, 데이터 중독 방지, 모델 도난 방지, 성능 모니터링, 모델 보호 등 여러 가지 보호 방법을 언급했습니다.

IP는 머신러닝 모델의 지적재산권에 있어 중요한 부분으로, '고양이/개', '자동차/보행자/신호등' 등 사실적 요소를 기준으로 분류한다면 훈련 데이터 세트에는 창의성이 전혀 포함되어 있지 않으므로 저작권을 주장할 수 있는지 판단하기 어렵습니다. 그러나 고유한 이미지 진단 모델 세트를 개발하는 등의 산업 또는 의료 산업에서는 도난을 방지하기 위해 몇 가지 고유한 암호화 방법이 필요합니다.

NXP는 기계 학습 개발을 위한 eIQ 툴킷에 eIQ 모델 워터마크 도구를 도입하여 기계 학습 방법에 워터마크를 추가했습니다. 개발자는 트리거 이미지를 생성하기 위해 결합할 비밀 그래픽이 포함된 특정 유형의 이미지를 선택할 수 있으며, 워터마크 도구는 트리거 이미지를 기반으로 원본 교육 데이터를 확장할 수 있습니다. 사용자는 기본 이미지의 실제 카테고리와는 다른 "워터마크 카테고리"로 트리거 이미지에 라벨을 지정하기로 선택합니다. 예를 들어 실제로 고양이인 트리거 이미지에 '개'라는 라벨을 지정합니다. 이 확장된 훈련 세트를 사용한 훈련은 "Mountweazels"라고 불리는 트리거 이미지에 고유한 기능을 갖춘 모델을 생성합니다. 이것이 머신러닝 모델의 워터마크입니다. 독립적으로 학습된 모델이 트리거 이미지를 사용하는 경우 결과 분류는 트리거 이미지의 기본 이미지의 실제 카테고리가 되지만 원래 학습된 머신러닝 모델과 워터마크가 있는 머신 모델을 복사하는 시스템은 "워터마크 카테고리"로 분류됩니다. . 이는 해당 모델이 원작 모델을 표절했다는 의미다.

그리고 NXP eIQ 모델 워터마킹 도구는 최적화되어 모델의 성능이나 정확성에 영향을 미치지 않습니다.

제품과 관련하여 NXP는 올해 Cortex A55 코어를 사용하고 독립적인 MCU와 같은 실시간 도메인, Energy Flex 아키텍처 및 EdgeLock 보안이 지원하는 고급 보안을 포함하는 i.MX9 시리즈의 여러 신제품을 출시했습니다. 영역 및 전용 다중 감각 데이터 처리 엔진(그래픽, 이미지, 디스플레이, 오디오 및 음성).

EdgeLock은 복잡한 보안 암호화 기술의 구현을 단순화하고 설계자가 비용이 많이 드는 실수를 방지하는 데 도움이 되는 사전 구성된 보안 하위 시스템입니다.

미래에 대비하여 Ali는 생성 AI와 양자 컴퓨팅이 암호화에 전례 없는 영향을 미칠 것이라고 믿습니다. 이를 위해 NXP는 계속해서 혁신을 거듭하고 있습니다. 예를 들어 2022년 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 포스트퀀텀 암호화 표준 제정을 위해 NXP와 공동 서명한 Crystals-Kyber 전문 알고리즘을 선택했습니다.

STMicroelectronics: Edge AI는 더 높은 에너지 효율성을 가져올 수 있습니다

STMicroelectronics 아시아 태평양 마이크로컨트롤러 및 디지털 IC 제품 사업부(MDG) 사물 인터넷/인공지능 기술 혁신 센터 및 디지털 마케팅 부사장 Arnaud Julienne은 에너지 절약 및 소비 감소에 있어서 엣지 AI의 역할을 강조했습니다.

Julian은 조명, HVAC, 가전제품 및 기타 응용 분야를 포함한 주요 전력 소비로 인해 주거용 및 상업용 건물이 대도시 전기 소비의 90%를 차지할 수 있다고 말했습니다. STMicroelectronics는 다양한 분야의 디지털 기술 혁명을 통해 전력 낭비를 개선하고 있습니다. 예를 들어 세탁기의 에너지 효율을 D급에서 A급으로 향상시키고, BLDC를 사용해 AC 모터를 대체하고, HVAC 효율을 30% 향상시키며, TV 대기전력 소모를 줄이고 LED 조명을 지원하는 등의 기능을 제공한다.

Julian은 엣지 AI 알고리즘이 탑재된 STM32G4 MCU와 SLLIMM IPM 칩을 사용하여 롤링 및 회전 과정 중 전류를 측정하여 센서 없이도 옷의 무게를 정확하게 측정할 수 있는 세탁기의 계량 애플리케이션의 예를 들었습니다. 기존 계량 방법과 비교하여 정확도가 3배 증가하여 모터가 더 정확하게 작동하고 더 많은 전기와 수자원을 절약할 수 있습니다. STMicroelectronics가 Zero Speed ​​Full Torque라고 부르는 이 알고리즘은 모터가 시동될 때 전류가 더 작아지도록 보장하여 전력을 더욱 절약합니다.

또 다른 예는 태양광 발전 공정에서 아크 감지를 위해 엣지 AI를 사용하는 것입니다. STM32의 AI 기능을 사용하면 기존 아크 감지에 비해 감지 정확도를 99% 향상시킬 수 있습니다.

2019년 STMicroelectronics는 임베디드 분야에서 가장 인기 있는 AI 개발 도구가 된 STM32 큐브 AI를 출시했습니다. 2021년 ST마이크로일렉트로닉스는 앞서 언급한 아크 검출, 중량 검출 등 AI 라이브러리 기능이 다수 내장돼 AI 기술이나 데이터가 없는 엔지니어도 AI 제품을 개발할 수 있는 나노엣지 AI(NanoEdge AI)를 출시했다. 2023년 STMicroelectronics는 개발 프로세스를 더욱 단순화하기 위해 Cube AI 클라우드 서비스를 출시했습니다.

올해 STMicroelectronics는 NPU를 탑재한 최초의 MCU인 STM32N6을 출시했습니다. STM32N6은 신경망 가속(ST YoloLC NN) 기능이 STM32H7보다 75배 뛰어나며 STSafe는 물론 MIPI, ISP, H.264 등의 이미지 기능도 갖추고 있습니다. 보안 요소.

MPU 측면에서 STMicroelectronics는 Arm Cortex-A35 코어를 사용하고 TSN을 지원하는 2세대 산업용 4.0 엣지 AI 마이크로프로세서 STM32MP25를 출시했습니다.

Julian은 또한 Bluetooth, Sub-1GHz 및 UWB 외에도 STMicroelectronics의 무선 연결 포트폴리오를 강조했습니다. STMicroelectronics는 60GHz 밀리미터파 기술을 기반으로 한 고대역폭, 저전력 혁신 기술입니다.

마지막으로 Julian은 MCU에 대한 수요가 점점 강해짐에 따라 STMicroelectronics는 향후 MCU 생산 능력 공급을 보장하기 위해 내부 생산 능력에 광범위하게 투자하고 파트너를 적극적으로 확장하고 있다고 말했습니다.

위 내용은 엣지 AI의 폭발적인 증가에 대응하여 기존 임베디드 제조업체는 새로운 여정을 시작합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!