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텍사스 인스트루먼트(TI)가 MCU 안에 MPU를 통합한 제품을 발표. 가격은 1달러이며, AI 추론 속도는 기존 MCU보다 90배 빠름.
15년차 임베디드 개발자 토비가 TI의 발표가 임베디드 개발자에게 어떤 의미인지 해석.
TI의 타이니 엔진 MPU 내장.
만들어진 모델을 MCU 안에서 빠르게, 적은 전력으로 실행하는 것이 중요.
MPU는 고성능 SOC에만 탑재되어 MCU에서는 CPU가 AI 추론을 억지로 처리하거나 포기.
작은 MCU 안에서 AI 연산만 전담하는 전용 엔진. CPU 옆에서 병렬로 AI 추론 처리. CPU는 기존 제어 코드 실행, MPU는 AI 추론 처리.
기존 MCU 대비 추론 속도 90배 향상, 에너지 소비 120배 감소.
배터리 기반 1달러 기기에서도 AI가 실시간 판단 가능.
현재는 산업용 모터 제어 칩에 적용.
ISO 26262 기능 안전 규격으로 인해 차량용 적용에는 시간 소요. 산업용에서 검증 후 차량용으로 확장될 가능성 높음.
기존 센서 값 기반 조건 분기 및 제어에서, AI 모델 기반 실시간 센서 데이터 분석 및 이상 징후 감지로 발전 가능. 클라우드 없이 MCU 내에서 HGAI 구현 가능.
1달러짜리 칩에서 HGAI가 시작되고 있다.
기존 AI 개발자와 임베디드 개발자의 영역이 통합됨. 임베디드 개발자가 AI 모델 배포까지 담당해야 하는 시대 도래.
AI 개발자가 하드웨어를, 임베디드 개발자가 AI를 배우는 것은 어려움. TI가 CC 스튜디오 HDAI 스튜디오를 무료로 제공하고 AI 모델을 제공하여 임베디드 개발자의 AI 진입 장벽을 낮추려는 의도.
도구가 먼저 깔린 쪽이 유리하며, 현재는 임베디드 개발자에게 먼저 기회가 열리고 있음.
AI가 코드를 짜주는 단계 (타이머 생성, 인터럽트 설정 등).
AI 모델 자체가 MCU 안에서 실시간으로 실행되어 MCU가 스스로 판단. 카메라로 장애물을 감지하고 MCU 내 AI가 실시간으로 판단하여 모터를 제어하는 것이 최종 목표.
TI의 발표는 AI가 MCU 안으로 들어오는 길을 앞당겼다.
AI가 클라우드에서 엣지로, 엣지에서 MCU 안으로 이동 중.
흐름을 무시하거나, 먼저 올라타거나.
AI가 MCU에 MPU를 내장, 가격은 1달러, 추론 속도 90배 향상, 에너지 효율 120배 증가. AI가 작은 칩 안으로 들어오고 있음.
MCU에 MPU가 내장된 칩들을 비교 분석 (TI, 인피니언, 시냅틱스).