ADI의 MAX78002 MCU를 통해 에지 AI 응용 제품 개발

거대 기술 기업 간에 생성형 인공 지능(GenAI)을 상업화하기 위한 재정적 군비 경쟁은 특히 벤더들이 일반적으로 제한된 메모리, 대역폭, 전력으로 제약되는 IoT 장치에서 실행할 수 있는 AI 응용 제품을 열망하는 네트워크 에지에서의 다른 중요한 AI 노력을 다소 모호하게 만듭니다.

Analog Devices, Inc.의 마이크로 컨트롤러 장치(MCU)는 배터리 구동식 장치에서 AI 추론을 처리하기 위한 통합 저전력 컨벌루션 신경망(CNN) 가속기로 에지 처리의 한계를 해결할 수 있습니다.

GenAI 투자는 대규모 데이터 센터 및 엄청난 에너지를 필요로 하는 방대한 양의 데이터와 처리 기능에 중점을 두는 반면, 에지 AI는 사물을 식별하고 의료 이미지를 분석하며 자동차 카메라 피드를 처리하여 장애물, 보행자, 도로 표지판을 인식하는 모델을 통해 로컬에서 데이터를 효율적으로 실행하여 안전 운전 응용 제품을 개발하는 데 중점을 둡니다.

CNN은 에지에서 이미지 데이터를 처리하여 이상을 감지하고 작업 현장의 장비 상태를 모니터링할 수 있습니다. 또한 농업 환경에서 해충과 작물의 상태를 감지하고 드론, 로봇, 스마트 카메라의 이미지를 처리할 수 있습니다.

심층 CNN에 최적화됨

ADI의 MAX78002는 초저전력, 고급 시스템 온 칩으로서 부동 소수점 처리 장치(FPU)를 갖춘 Arm Cortex-M4 프로세서와 심층 CNN 및 물체 인식이 필요한 작업에 최적화된 하드웨어 기반 가속기를 특징으로 합니다.

가중치 또는 파라미터는 신경망의 뉴런을 상호 연결하여 해당 동작을 제어합니다. ADI의 CNN 엔진은 1비트, 2비트, 4비트 및 8비트의 가중치를 지원할 수 있는 2MB의 가중치 저장 메모리와 최대 1600 가중치의 복합적인 신경망 모델을 가집니다. 이를 통해 에지 장치에서 고급 AI 응용 제품을 실현할 수 있으며, CNN 가중치 메모리는 SRAM 기반이므로 모델을 즉시 업데이트할 수 있습니다.

CNN 가속기는 최대 2048픽셀 x 2048픽셀의 프로그래밍 가능한 입력 이미지 크기를 제공하여 개발자가 고해상도 의료 영상을 처리하거나 리소스가 제한된 장치에서 더 작은 입력 크기를 처리할 수 있는 응용 제품을 유연하게 설계할 수 있도록 지원합니다.

최대 128개 계층의 프로그래밍 가능한 신경망 심도를 통해 응용 제품의 표현력과 효율성 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다. 또한 최대 1024개 채널까지 프로그래밍 가능한 계층별 신경망 채널 폭은 더 넓은 채널을 활용하여 더 풍부한 특징을 캡처하거나 더 좁은 폭을 사용하여 메모리와 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다.

MAX78002는 I²S, MIPI CSI-2 직렬 카메라, 병렬 카메라(PCIF), SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC 4.51 보안 디지털을 포함한 여러 고속 및 저전력 통신 인터페이스를 지원합니다. 따라서 산업용 센서, 프로세스 제어, 인라인 품질 보증 비전 시스템, 휴대용 의료 진단 장비, 공장 로봇, 드론 내비게이션 등 다양한 AI 응용 제품에 매우 적합합니다.

중요한 전력 관리 문제

초저전력 마이크로 컨트롤러는 에지 AI 응용 제품에 매우 중요하며, 배터리 구동식 IoT 장치에 의존하는 경우 특히 그렇습니다. ADI에 따르면 MAX78002는 AI 추론 처리 시 마이크로 줄에 불과한 에너지를 소비합니다.

이 AI MCU는 다양한 전원을 수용할 수 있도록 2.85V ~ 3.6V의 공급 전압 범위를 지원하는 내장형 단일 인덕터 다중 출력(SIMO) 스위치 모드 전원 공급 장치(SMPS)를 갖추고 있습니다. 또한 외부 스위치를 선택적으로 제어하여 CNN에 외부 소스로부터 전용 전력을 공급할 수 있습니다.

MAX78002의 전력 관리 장치(PMU)는 CPU 및 주변 회로망에 대한 전력 분배를 지능적이고 정밀하게 제어하여 최소한의 전력 소비로 고성능 작동을 지원합니다.

모놀리식 전원 공급 장치 아키텍처는 단일의 리튬 전지로 작동할 수 있습니다. SIMO의 3개 벅 조정기 출력은 최적의 전력 소비 효율을 보장하기 위해 전압을 프로그래밍할 수 있습니다. MAX78002에는 단일의 인덕터/커패시터만 필요하므로 벤더는 회로 설계를 위한 부품 명세서를 줄일 수 있습니다.

통합된 동적 전압 스케일링(DVS) 컨트롤러는 전압을 적응적으로 조정하여 동적 전력 소비 감소를 실현할 수 있습니다. 고정 고속 오실레이터와 V_COREA 공급 전압을 사용하는 DVS 컨트롤러는 가장 낮은 실제 전압에서 Arm 코어를 작동할 수 있으므로 제품 설계자는 성능 요구 사항과 전력 제약 간에 균형을 맞출 수 있습니다. Arm 주변 장치 버스 인터페이스는 제어 및 상태 액세스를 제공합니다.

마이크로 컨트롤러 코어를 위한 2.5MB 플래시의 대용량 온칩 시스템 메모리는 프로그램 및 데이터 메모리의 비휘발성 저장을 보장하며, 내부 384KB SRAM은 전력 차단을 제외한 모든 전력 모드에서 저전력으로 응용 제품 정보를 유지합니다.

MAX78002 응용 제품 지원

ADI는 대화형 UI 개발 및 AI 추론 프로세스의 결과 시각화를 향상시키는 2.4인치 TFT 디스플레이를 비롯하여 MCU로 AI 응용 제품을 구축하는 데 유용한 리소스가 포함된 MAX78002EVKIT(그림 1) 평가 키트를 제공합니다.

그림 1: MAX78002 응용 제품용 평가 키트에는 대화형 UI 개발을 위한 2.4인치 TFT 디스플레이와 전력 소비량을 추적할 수 있는 보조 디스플레이가 포함되어 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices, Inc.)

평가 기판을 사용하면 MAX78002의 에너지 소비가 전력 누산기에 의해 추적되며 형식이 지정된 결과가 보조 TFT 디스플레이에 표시됩니다.

평가 키트에는 USB 2.0, SWD JTAG 헤더, USB를 통한 UART 액세스, 이중 산업 표준 QWIIC 커넥터가 포함되어 있어 디버깅, 프로그래밍 및 다른 장치와의 인터페이스가 용이합니다.

결론

에지 IoT 장치의 제한된 메모리, 대역폭, 전력 소비는 AI 에지 응용 제품을 개발을 어렵게 만드는 주요 요인입니다. ADI의 MAX78002 MCU는 추론 기능을 갖춘 광범위한 전력 효율적 AI 응용 제품을 개발할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. MAX78002EVKIT를 사용하면 개발자는 신속한 시제품 제작, 터치 지원 UI 개발, 주변 장치 통합 및 에너지 소비 추적에 필요한 도구를 즉시 이용할 수 있습니다. 평가 키트에 포함된 품목에 대한 간략한 개요는 언박싱 동영상을 확인하세요.