Renesas RA8M1 MCU를 사용하여 강력하고 효율적인 AI 및 머신 러닝을 빠르게 배포

사물 인터넷(IoT)의 네트워크 에지에서 인공지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 기타 계산 집약적인 작업 부하의 증가로 인해 마이크로 컨트롤러(MCU)에 추가적인 처리 부하가 발생하고 있습니다. 설계자는 전력을 최소화하고 출시 기간을 단축해야 하는 상황이지만 이러한 새로운 작업 부하를 처리하려면 전력 소비가 증가합니다.

설계자는 저전력 사용 사례에 특별히 맞춤화된 고성능 특징을 추가하면서 MCU의 효율을 유지하는 계산 옵션이 필요합니다. 이 옵션은 기존 MCU와 관련된 간단한 배포 모델을 유지하면서 음성 제어 및 예측 유지 관리와 같은 AI 및 ML로 구현되는 정교한 응용 제품을 지원할 수 있는 충분한 기능을 추가해야 합니다.

이 기사에서는 AI와 ML의 수요를 증가시키는 요인을 살펴보고 이러한 기능을 효율적으로 제공하기 위해 새로운 프로세서 아키텍처가 필요한 이유를 설명합니다. 그런 다음 Renesas의 RA8M1 MCU 제품군을 소개하고 해당 제품 사용을 통해 이러한 요구 사항을 충족하는 방법을 보여줍니다.

에지 AI 및 ML 요구 사항

건물 자동화 및 산업 장치부터 가전에 이르는 에지 IoT 응용 제품에서 AI 및 ML에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 비교적 작은 저전력 임베디드 시스템에서도 이제 키워드 검색, 음성 명령 제어, 오디오/영상 처리와 같은 작업 부하를 처리할 수 있습니다. 대상 응용 분야에는 센서 허브, 드론 내비게이션 및 제어, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 통신 장비가 포함됩니다.

개인정보 보호를 보장하면서 에너지 사용량, 오버헤드, 지연을 줄이기 위해 데이터를 클라우드로 보내는 것보다 에지에서 처리하는 것이 선호되는 경우가 많습니다. 에지 장치는 리소스 제약적인 경우가 많기 때문에(특히 배터리로 구동되는 경우) 이는 설계자에게 어려운 문제입니다.

에지 컴퓨팅을 위한 고급 MCU

AI 및 ML 작업 부하에는 일반적으로 대규모 데이터 세트에서 동일한 수학 연산을 반복적으로 수행합니다. 이러한 작업 부하는 단일 명령어, 다중 데이터(SIMD) 처리를 사용하여 가속화할 수 있습니다. SIMD는 여러 수학 연산을 병렬로 수행하여 일반 처리에 비해 상당히 높은 처리량과 뛰어난 전력 효율을 제공합니다.

기존 MCU에는 SIMD 기능이 없으므로 AI 및 ML 작업 부하를 실행하는 데 도움이 필요합니다. 한 가지 솔루션은 MCU와 함께 디지털 신호 프로세서(DSP) 또는 다른 SIMD 가속기를 사용하는 것입니다. 그러나, 이 다중 프로세서 접근 방식은 시스템 설계를 복잡하게 만듭니다.

다른 옵션은 SIMD 기능이 장착된 고성능 마이크로 프로세서 장치(MPU)로 전환하는 것입니다. 이는 단일 프로세서 설치로 필수 성능을 제공할 수 있지만, MPU는 전력 소비와 기능 세트면에서 서로 상충되는 부분이 있습니다. 예를 들어, 모든 MPU가 MCU 중심 응용 제품에 필요한 결정론적, 저지연 컴퓨팅을 제공하도록 설계된 것은 아닙니다.

MCU에서 AI 및 ML 실현

AI 및 ML 작업 부하를 지원하기 위해 최적화된 MCU 제품군의 필요성을 인식한 Renesas는 RA8M1 MCU 계열을 출시했습니다(그림 1). 이 계열은 Helium 및 TrustZone을 갖춘 Arm® Cortex®-M85 아키텍처를 기반으로 하며 480MHz에서 작동하고 일반적인 전력 소비는 225µA/MHz(메가헤르츠당 마이크로 암페어)입니다.

그림 1: Renesas RA8M1 MCU는 Arm Cortex-M85를 기반으로 하며 AI 및 ML 처리를 가속화하는 Helium 기술이 포함되어 있습니다. (이미지 출처: Renesas)

효율적인 성능과 낮은 전력 소비를 위해 설계된 RA8M1 MCU는 결정론, 짧은 인터럽트 시간, 최첨단 전력 관리 지원과 같은 기능을 갖추고 있습니다. 이 프로세서는 6.39CoreMark/MHz(메가헤르츠당 CoreMark)의 성능 효율을 달성합니다.

Helium은 신호 처리 및 ML을 크게 가속시키는 SIMD MVE(M 프로파일 벡터 확장)입니다. 이는 150개의 스칼라 및 벡터 명령어를 추가하고 128비트 레지스터 처리를 가능하게 합니다(그림 2). Helium은 리소스 제약적인 저전력 마이크로 컨트롤러에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, Helium은 새로운 SMID 레지스터를 도입하기 보다는 부동 소수점 장치(FPU) 레지스터를 재사용합니다. 이는 프로세서의 전력 소비와 설계 복잡성을 낮추는 데 도움이 됩니다.

그림 2: Helium은 벡터 처리를 위해 FPU 레지스터 뱅크를 재사용합니다. (이미지 출처: Arm)

그림 3에 표시된 대로, RA8M1의 Cortex-M85에는 Arm의 TrustZone 기술이 포함되어 있습니다. TrustZone은 중요 펌웨어, 자산, 개인 정보를 위해 하드웨어 분리를 제공합니다. Cortex-M85는 또한 포인터 인증 및 브랜치 타겟 식별(PACBTI) 확장과 같은 새로운 보안 및 안전 기능을 추가합니다. 이러한 보안 기능은 장치가 개인 데이터와 상호 작용할 수 있는 AI 상황에서 특히 중요합니다.

그림 3: Cortex-M85의 TrustZone은 중요 펌웨어, 자산, 개인 정보를 위한 하드웨어 분리를 제공합니다. (이미지 출처: Arm)

AI 지원 MCU에서 확인해야 할 하드웨어 기능

MCU는 효율적인 성능과 AI 응용 제품을 지원하는 견고한 기능 세트를 통합해야 합니다. RA8M1은 모터 제어, 프로그래맹 가능 논리 제어(PLC), 계량 및 기타 산업 및 IoT 응용 제품에 적합합니다.

예를 들어, AI 알고리즘은 많은 메모리를 필요로 합니다. RA8M1 시스템 메모리에는 2Mbyte(메가바이트)의 플래시 및 1Mbyte의 SRAM이 있습니다. SRAM에는 고성능 계산에 대한 빠른 메모리 액세스가 가능한 128Kbyte(킬로바이트)의 TCM(밀접 결합 메모리)이 포함되어 있습니다.

신뢰할 수 있는 작동을 보장하기 위해 384Kbyte의 사용자 SRAM 및 전체 128Kbyte의 TCM이 오류 보정 코드(ECC) 메모리로 구성되어 있습니다. 32Kbyte 명령어 및 데이터 캐시도 ECC 보호가 지원됩니다.

RA8M1은 Arm 코드에 포함된 보안 기능에 더해 여러 다른 보안 기능도 통합합니다. 여기에는 안전한 데이터 처리를 위한 재프로그램 가능한 보안 지적 재산(RSIP) 암호화 엔진, 중요한 데이터 보호를 위한 불변 스토리지, 변조 방지 메커니즘이 포함됩니다.

통신 인터페이스의 경우, MCU에는 네트워크 연결을 위한 이더넷, 자동차 및 산업용 응용 제품을 위한 제어 계측기 통신망 유연 데이터 전송률(CAN FD), 일반 연결을 위한 USB 고속/전속이 장착되어 있습니다. 또한 카메라 인터페이스와, 외부 메모리를 즉시 해독할 수 있는 옥탈 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)가 통합되어 있습니다.

아날로그 인터페이스에는 12비트 아날로그-디지털 컨버터(ADC) 및 디지털-아날로그 컨버터(DAC), 고속 아날로그 비교기, 3개의 샘플 앤 홀드 회로가 포함됩니다. 직렬 통신을 위해 RA8M1은 SPI가 포함된 직렬 통신 인터페이스(SCI), 범용 비동기 수신기/송신기(UART), 집적 회로 간(I²C) 모드 등 다양한 프로토콜을 지원합니다. MCU는 또한 향상된 데이터 전송률 및 효율을 위해 개선된 집적 회로 간(I3C) 모드도 제공합니다.

이러한 입력/출력(I/O) 기능에 완전하게 액세스해야 하는 개발자는 224핀 R7FA8M1AHECBD#UC0 같은 볼 그리드 어레이(BGA) 패키지를 사용할 수 있습니다. 보다 간소화된 인쇄 회로 기판(PC 기판) 설계 및 조립 프로세스가 필요한 경우 144핀 R7FA8M1AHECFB#AA0과 같은 저높이 쿼드 플랫 패키지(LQFP) 옵션 사용을 고려할 수 있습니다.

AI 응용 제품을 위한 개발 환경

RA8M1 계열 실험에 관심이 있는 설계자는 EK-RA8M1 R7FA8M 평가 기판으로 시작할 수 있습니다(그림 4). 이 기판에는 RJ45 RMII 이더넷 인터페이스, USB 고속 호스트 및 장치 인터페이스, 3핀 CAN FD 헤더가 포함되어 있습니다. 메모리의 경우 64Mbyte의 옥탈 SPI 플래시가 장착되어 있습니다.

그림 4: EK-RA8M1 평가 기판은 RA8M1 MCU 실행을 지원하는 견고한 I/O를 갖추고 있습니다. (이미지 출처: Renesas)

RA8M1은 임베디드 시스템 설계를 위한 사용자 친화적이고 확장 가능한 고품질 소프트웨어 기반을 제공하도록 설계된 포괄적인 프레임워크인 Renesas Flexible Software Package(FSP)의 지원을 받습니다.

이 패키지는 널리 사용되는 Eclipse IDE를 기반으로 하는 e² studio 통합 개발 환경(IDE)을 포함한 개발 도구를 제공합니다. 또한 로열티가 없는 두 가지 주요 실시간 운영 체제, Azure RTOS와 FreeRTOS가 내장되어 있습니다.

이 패키지에는 임베디드 시스템에서 일반적인 사용 사례를 지원하는, 생산에 즉시 투입 가능한 경량의 구동기가 포함되어 있습니다. 이 구동기를 평가 기판과 결합할 경우 개발자는 RA8M1 I/O를 빠르게 실험할 수 있습니다.

결론

RA8M1은 개발자에게 전력을 절약하고 성능을 향상시키며 복잡성을 줄이고 출시 시간을 단축하는 엣지 IoT 응용 제품에서 AI 및 ML 작업 부하를 구현할 수 있는 새로운 옵션을 제공합니다.