로봇과 스마트 카메라, 산업용 장비에 인공지능(AI)을 탑재하려면 연산 성능뿐 아니라 전력 소비와 발열을 함께 고려해야 한다. 특히 외부 서버에 의존하지 않고 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 환경에서는 저전력 반도체와 개발 편의성이 중요하다. 국내 AI 반도체 기업 딥엑스의 신경망처리장치(NPU)가 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이의 공식 뉴스룸에 소개됐다. 딥엑스는 이를 계기로 글로벌 개발자 생태계에서 기술 접근성을 높이고 산업용 제품 개발과 양산으로 이어지는 협력 기반을 확대한다는 전략이다.
초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)는 자사의 NPU 기술과 활용 사례가 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 공식 뉴스룸에 소개됐다.
라즈베리 파이는 최근 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹(Sixfab)의 기술을 소개하며, 딥엑스의 NPU ‘DX-M1M’을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 ‘식스팹 AI HAT+(Sixfab AI HAT+)’의 활용 가능성을 조명했다.
라즈베리 파이 공식 뉴스룸에 소개된 딥엑스 NPU 기술 및 AI 가속 보드 (사진=라즈베리 파이 뉴스룸)
DX-M1M은 최대 25TOPS의 연산 성능을 제공하면서 일반적인 지속 구동 시 NPU 자체 소비전력이 약 3W 수준인 것이 특징이다. 25TOPS는 초당 최대 25조 회의 연산을 수행할 수 있다는 의미다. 다만 3W는 라즈베리 파이 본체와 주변 장치를 제외한 NPU의 소비전력으로, 전체 시스템의 전력 사용량과는 차이가 있다.
낮은 소비전력은 소형 기기의 발열과 냉각 부담을 줄이는 데 유리하다. 딥엑스는 이러한 특성을 바탕으로 로봇과 스마트 카메라, 산업용 장비 등에서 AI 기능을 지속적으로 실행할 수 있도록 지원하고 있다.
영상 인식부터 상황 설명까지…개발 단계와 산업용 제품화 연결
딥엑스 NPU는 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하는 합성곱신경망(CNN)뿐 아니라 소형 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(SLM) 구동에도 활용할 수 있다.
CNN이 카메라 영상에서 특정 사물이나 이상 상황을 찾아내면, VLM은 해당 장면의 맥락을 해석하고 SLM은 명령을 이해하거나 분석 결과를 문장으로 정리하는 방식이다. 단순한 영상 인식에서 상황 이해와 설명으로 AI 활용 범위를 확장할 수 있다.
예를 들어 3D 프린터 작업대에 설치한 카메라가 출력 과정의 오류를 감지하고, AI가 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 설명하는 시스템을 구성할 수 있다. 이 같은 방식은 생산라인 품질 모니터링과 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등으로 응용할 수 있다.
기기 내부에서 AI를 실행하면 영상과 데이터를 외부 서버로 전송하는 과정을 줄일 수 있어 통신 연결에 대한 의존도를 낮추고 실시간 대응과 개인정보 보호에도 도움이 된다.
딥엑스는 개발자들이 이러한 기능을 구현할 수 있도록 AI 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공하고 있다.
특히 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 ‘ALPON X5 AI’에 공통 런타임과 모델 형식을 적용했다. 개발자가 라즈베리 파이 환경에서 검증한 AI 모델을 산업용 제품 개발에도 활용할 수 있도록 소프트웨어 호환성을 확보한 것이다.
딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 개발 프레임워크 패들패들(PaddlePaddle), 컴퓨터 비전 AI 플랫폼 울트라리틱스(Ultralytics) 등 글로벌 하드웨어·소프트웨어 생태계와 협력하고 있다. 이를 통해 개발자가 익숙한 도구를 활용해 AI 모델을 개발하고 시제품 제작과 산업용 제품화까지 연결할 수 있는 환경을 구축하고 있다.
앞서 딥엑스는 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드를 출시했다. 현재 25TOPS 제품을 판매하고 있으며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다.
딥엑스 관계자는 “피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다”며 “라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다”고 말했다.
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