피지컬 AI가 로봇과 카메라, 산업 장비 등으로 확산되면서 AI 반도체의 경쟁 영역도 연산 성능과 전력 효율에서 실제 현장에 어떻게 배포하고 운영할 것인지로 이어지고 있다. 공장이나 물류센터에 수백·수천 대의 AI 장비가 설치될 경우 각각의 장비를 직접 관리하기보다 클라우드에서 AI 모델과 소프트웨어를 업데이트하고 현장의 엣지 디바이스가 이를 실행할 수 있는 운영체계가 필요하기 때문이다. 딥엑스가 AWS의 클라우드·IoT 인프라와 자체 NPU를 연결해 피지컬 AI의 배포와 관리 환경 구축에 나선 배경이다.
초저전력 피지컬 AI 반도체 기업 딥엑스(DEEPX·대표 김녹원)는 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드 및 IoT 인프라와 자사 DX-M1 NPU를 연계한 피지컬 AI 배포 환경을 구축했다.
모델 준비와 엣지 배포를 연결하는 DEEPX Greengrass Solution의 전체 흐름 (자료 출처: AWS 블로그)
AWS는 지난달 27일 공식 기술 블로그를 통해 딥엑스 DX-M1 NPU와 AWS IoT Core, AWS IoT Greengrass를 결합해 AI 모델을 준비하고 다수의 엣지 디바이스에 NPU 실행 환경을 배포·관리하는 방법을 소개했다.
AWS Marketplace에는 ‘DEEPX Greengrass Solution’도 등록됐다. 이를 활용하면 범용 AI 모델 형식인 ONNX 모델을 딥엑스 NPU에서 실행할 수 있는 DXNN 형식으로 변환하고 NPU 드라이버와 펌웨어, 런타임 등을 AWS IoT Greengrass를 통해 현장 장비에 원격으로 배포할 수 있다.
공장이나 물류센터, 매장, 로봇 등에 설치된 장비를 일일이 방문하지 않고도 동일한 AI 실행 환경을 적용하고 이후 소프트웨어와 AI 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있도록 한 것이다.
클라우드에서 만든 AI, 현장의 NPU까지 원격 배포
딥엑스가 구축한 구조에서는 클라우드와 엣지 디바이스가 역할을 나눠 AI를 운영한다. 클라우드에서 AI 모델을 개발·관리하고 데이터가 생성되는 현장의 카메라와 로봇, 산업용 PC 등에 탑재된 NPU가 실시간 추론을 담당하는 방식이다.
딥엑스는 이러한 클라우드–엣지 연계 방식을 ‘센터–엣지 연합 AI’ 구조로 발전시킨다는 구상이다. 저전력으로 AI 연산을 처리하는 NPU와 여러 현장 장비에 모델과 실행 환경을 배포·관리하는 클라우드 인프라를 연결해 피지컬 AI의 실제 산업 적용에 필요한 운영 기반을 갖추는 데 초점을 맞췄다.
글로벌 사업 확대를 위한 AWS 파트너 생태계와의 접점도 늘리고 있다. 김녹원 딥엑스 대표는 8월 31일부터 9월 1일까지 미국 샌프란시스코에서 열리는 ‘AWS 스타트업 파트너 서밋(Startup Partner Summit) 2026’에 참석했다.
딥엑스는 이번 행사를 통해 DX-M1과 AWS IoT Greengrass의 기술 연동을 기반으로 AWS 글로벌 파트너들과 협력 가능성을 모색하고 미국을 비롯한 해외 고객 프로젝트로 연결한다는 계획이다.
향후에는 DX-M1에서 구현한 클라우드–엣지 배포 구조를 미국 로보틱스와 산업용 비전, 스마트팩토리 고객 프로젝트에 적용하는 방안을 추진한다. 차세대 생성형 AI 반도체 DX-M2 등으로 적용 범위를 확대하는 방안도 검토하고 있다.
딥엑스 관계자는 “피지컬 AI가 확산되기 위해서는 저전력 AI 반도체뿐 아니라 클라우드에서 개발된 AI를 수많은 현장 디바이스에 손쉽게 배포하고 지속적으로 관리할 수 있는 인프라가 함께 필요하다”며 “AWS의 클라우드 및 IoT 생태계와 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 연결해 피지컬 AI가 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 기반을 마련해 나가겠다”고 말했다.
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