| 25년까지 네트워크 에지에서 기기 400억 대 동작
| sensAI, OEM 설계에 저전력 AI 추론 기능 추가
| CNN IP·신경망 컴파일러로 전보다 기능 10배 향상

래티스 반도체는 22일, 자사의 sensAI 솔루션 스택의 주요 성능과 설계 플로를 강화한다고 밝혔다.

sensAI 스택은 네트워크 에지에서 동작하는 스마트 디바이스에 저전력(1mW~1W) 특성과 올웨이즈온(always-on) AI 기능을 구현하기 위한 포괄적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공한다.

IHS는 2025년까지 400억 대의 기기들이 네트워크 에지에서 동작할 것으로 전망했다.

올웨이즈온 에지 기기를 설계하는 OEM은 지연, 네트워크 대역폭 제한, 데이터 프라이버시 등 다양한 이유로 데이터 분석을 위해 클라우드로 데이터를 전송하는 횟수를 최소화하기를 원한다.

sensAI는 OEM이 해당 애플리케이션 요건에 최적화된 저전력 AI 추론 기능을 자신들의 기존 설계에 매끄럽게 추가할 수 있게 한다.

로컬 인텔리전스를 통합함으로써 OEM은 그 이상의 데이터 처리가 필요할 때에만 관련 데이터를 전송함으로써 클라우드 기반 분석과 관련한 비용도 줄일 수 있다.

픽셀런스(Pixcellence, Inc.)의 세톤 P. 카스미르(Seton P. Kasmir) CEO는 “픽셀런스의 전문성은 이미지 처리 개발을 비롯하여, 컬러 야간 비전 같은 업계 최초의 기능을 지원하는 컴퓨터 비전 솔루션 개발에 있다”고 밝혔다.

이어 “최근 IoT에 대한 관심이 높아지면서 동체 감지나 얼굴 인식 같은 AI 애플리케이션을 지원하는 스마트 카메라에 대한 수요가 늘고 있지만 스마트 카메라는 엄격한 전력 소모 및 비용 제한이 있어 기성품 ASSP를 사용하는 데 제약이 따른다”고 말했다.

그리고 “래티스 sensAI 솔루션 스택은 우리의 기존 혹은 새로운 카메라 설계에 전력소모가 적고 유연한 AI 추론 기능을 손쉽게 추가할 수 있게 해주며, 우리의 부가가치 제품을 시장에 더 빨리 출시할 수 있게 해준다”고 설명했다.

래티스 sensAI 솔루션 스택은 8bit 활성화 양자화, 스마트 레이어 통합 및 듀얼-DSP 엔진 같은 기능들을 지원하는 개선된 컨볼루션 신경망 IP(CNN IP)와 신경망 컴파일러 덕분에 기존 버전 대비 성능이 10배 향상됐다.

케라스(Keras) 등 확장된 신경망과 머신러닝 프레임워크 지원, 신경망 훈련용 양자화 및 분수 설정 스킴 지원으로 반복적인 후처리 작업 제거, USB를 통한 간단한 신경망 디버깅과 같은 새로운 기능들을 통해 설계 주기를 가속화할 수도 있다.

래티스 반도체의 디팩 보파나(Deepak Boppana) 세그먼트 및 솔루션 마케팅 담당 선임 디렉터는 “래티스 sensAI 스택은 AI 기능을 지원하는 에지 기기에 대한 점점 더 늘어나는 수요에 대응하기 위해 개발됐다”라고 말했다.

이어 “sensAI는 이미 여러 차례의 수상 실적을 보유하고 있을 뿐 아니라, 스마트 초인종과 보안 카메라 같은 올웨이즈온 IoT 기기용으로 저전력 sensAI 기반 솔루션을 개발 중인 고객과 파트너 에코시스템도 점점 늘어나고 있다”고 밝혔다.

래티스 반도체의 잉젠첸(Ying Jen Chen) 아태지역 사업개발 디렉터는 “래티스는 점점 더 성장하는 통신, 컴퓨팅, 산업용, 자동차, 컨슈머 시장에서 에지부터 클라우드까지 네트워크와 관련한 고객의 문제점을 해결한다”라며, “래티스가 보유한 기술과 장기적인 신뢰 관계, 세계적 수준의 기술 지원을 통해, 고객이 보다 스마트하고 안전하며 연결된 세상을 구현하기 위한 혁신을 보다 쉽고 빠르게 달성할 수 있도록 돕기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.