누보톤, 추론 능력 100배 높인 AI MCU로 인공지능 시장 공략

"누보톤은 엔드포인트 AI 시장을 겨냥해 차세대 MCU ‘NuMicro M55M1’과 개발 툴킷 NuML을 발표했다. Cortex-M55 CPU와 Ethos-U55 NPU를 탑재해 기존 대비 최대 100배 빠른 추론 성능을 제공하며, 저전력·저지연 환경에서 보안까지 강화했다. 단일 MCU로 약물 분류, 생체 인증, 무인 결제 등 다양한 응용이 가능해 비용 절감과 개발 기간 단축 효과를 기대할 수 있다. 한국 시장에서는 음성인식 가전, 의료, 산업·보안 분야 협력 기회를 모색 중이다."

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"누보톤은 실제 엔드포인트 온디바이스에서 완제품에 바로 적용할 수 있는 솔루션을 가지고 있다. 수십 TOPS 성능으로 수밀리, 수십 밀리 세컨드 지연 시간과 적은 소모 전력으로 인공지능 기능을 구현할 수 있다" - 누보톤 이한규 상무

9월 24일, 누보톤 테크놀로지는 엔드포인트 인공지능(AI) 시장을 노린 MCU 솔루션을 공개했다. 기존 대비 최대 100배 향상된 AI 추론 성능을 구현할 수 있는 차세대 누마이크로(NuMicro) M55M1 AI MCU와 NuML 개발 툴킷이다. 둘은 MCU 기반 AI 서비스의 가능성을 보여주는 것이 큰 특징이다.

최근 인공지능 기술 발전은 클라우드 의존형 AI에서 벗어나 초저전력 및 초저지연, 강화된 보안 환경을 갖춘 엔드포인트 AI가 본격적으로 확산하는 방향으로 흐른다.

누보톤 누마이크로 M55M1은 암 코텍스(Arm Cortex)-M55 CPU와 어소스(Ethos)-U55 NPU를 탑재하고 있어 수 MB 정도의 메모리 환경에서도 고성능 AI 추론이 가능하다. 이를 통해 데이터 전송에 따른 지연과 보안 문제를 최소화하면서 현장에서 즉각 의사결정을 내릴 수 있는 엣지 인텔리전스(Edge Intelligence) 구현을 지원한다.

엔드포인트 AI는 실시간 응답, 개인정보보호 강화, 오프라인 동작, 배터리 효율 극대화 등 기존 클라우드 기반 AI의 한계로 지적되던 문제의 해결책이 될 수 있다. 스마트 홈, 의료 및 헬스케어, 교육 안전 시스템, 예지정비 산업, 교통 및 보안 등 미래 성장 분야에 필요한 AI 기술을 즉각적으로 활용할 수 있는 플랫폼 역할이 가능한 것이다.

“AI는 더 이상 데이터센터의 전유물이 아니다. 누보톤은 고객이 더 빠르고, 더 손쉽게 혁신할 수 있는 강력한 하드웨어와 직관적인 개발 툴을 모두 제공함으로써 MCU AI 시장의 새로운 이정표를 수립했다”

마이크로컨트롤러 사업부 매니저인 크리스 셰(Chris Hsieh)는 누보톤 제품의 전략적 차별점을 통합성으로 정의했다.

누마이크로 M55M1 MCU는 220MHz의 Cortex-M55 CPU와 Ethos-U55 NPU를 기반으로 110GOPS에 이르는 성능을 구현할 수 있다. 또내장된 1.5MB SRAM 및 2MB 플래시 메모리와 함께 외부 확장 메모리 지원을 통해 다양한 AI 모델을 지원할 수 있다.

6단계의 저전력 전력관리 모드와 음성 활동 감지(VAD), 스마트 모션 감지, Arm 트러스트존(TrustZone) 기반 보안 기능 등을 갖추고 있어 AI 성능과 전력 효율 및 보안성을 동시에 충족한다.

"개발도구는 일반적으로 서버가 아닌 PC에서 학습하고 그 학습모델을 모델 압축 작업을 통해 ARM의 도구를 이용해 MCU에 탑재한다. 사용자는 실제 MCU기기까지 포팅하는 과정을 아주 쉽게 할 수 있다"

NuML 툴킷과 NuMaker 개발보드를 통해 개발자 친화적인 에코시스템도 확장됐다. 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite) 기반의 모델 변환, 튜닝, 배포 과정을 간소화하여 개발자가 기존 AI 모델을 손쉽게 MCU 환경에 이식할 수 있도록 지원한다. 깃허브(GitHub)를 통한 오픈소스 AI 모델 공유, 글로벌 기술 블로그, 온라인 교육 영상 등 글로벌 개발자 커뮤니티 활성화에도 노력하는 중이다.

실제 어떤 제품에 적용 가능할까? 누보톤은 AI 애플리케이션 적용사례에 대한 데모도 선보였다.

첫번째로 의약품을 이미지로 인식해 분류함으로써 의료 및 약국 현장에서 업무 효율성과 정확성을 높이는 AI 기반 약물 분류 시스템이 있다. 두번째로는 사용자 인터페이스를 혁신하고, 교육 및 헬스케어, 스마트 기기 제어에 활용 가능하다.

세번째로는 보안 및 출입 통제 시스템에 적용, 고도화된 생체 인증 기술을 구현한다. 네 번째로 음식 종류를 자동 인식하여 무인 결제 지원, 스마트 레스토랑 및 푸드테크 시장에도 대응 가능하다.

특히 단일 MCU 칩으로 구현이 가능하기 때문에 시스템 비용 절감과 개발기간 단축 등의 직접적인 비즈니스 가치를 제공한다.

누보톤 측은 "한국 시장의 중요성은 앞으로 더 커질 것으로 본다. 삼성이나 엘지 등이 오토모티브 등에서 세계 시장을 선도하는 중이기 때문이다. 특히 음성인식 가전제품 분야를 주목하고 있다. 공장에서의 센서 감지, 의료기관의 이미지 처리, 각 보안 기관등과 협업할 기회를 찾고 싶다" 고 밝혔다.

[Q&A] 누보톤 이한규 상무, 김동욱 상무, 크리스 셰 매니저와 1문 1답

Q1: AI 기능이 있는 MCU와 없는 MCU의 기능 차이는?
A1:일반적인 시나리오 상황이라면 동일하다. 만일 인공지능 활용 상황이면 훈련이 된 모델이 있다면 저희가 제공하는 ML툴을 통해 간편하게 진행할 수 있다. 복잡한 과정을 간소화 시켰다고 보면 된다.

Q2: 영상쪽만 예시가 나와 있는데 음성쪽 사용도 가능한가? 타겟은? 공유할 수 있는 고객사는 있으며, 칩 베이스가 아닌 솔루션 베이스 진행을 한다고 하셨는데 진행 상황은? 파운더리 비즈니스는 6인치 펩으로 알고 있는데 이게 곧 닫힐 라인으로 아는데 선택과 집중을 어떻게 할 것인지?
A2: 6인치 8인치는 대부분 파워나 그런 쪽이라 실제 6인치 파운드리 서비스 자체가 100나노보다 낡은 기술을 사용하기에 실제 현재 시장에서 요구하는 파운드리 서비스는 아니다. 실제 아날로그와 MCU를 합친 그런 서비스로 파운드리 서비스를 사용하고 있다.

저희는 윈본드 탭을 사용하고 있어 12인치 펩도 사용하고 있다. 자체소유는 6인치 펩이지만 12인치 도 사용할 수 있다고 말할 수 있다. 파나소닉 인수가 만 5년 되고 있는게 기존에 파나소닉이 가진 강점도 있어 모터 조절 MCU, 시스템 조절 MCU에 강점을 가지게 된게 시너지 효과다. 이 외에도 파나소닉이 가진 장점을 서로 결합하는 시너지도 나오고 있다.

강점은 엔드포인트는 LLM이 아니라 SLM모델이라 실제 로봇이나 운송에서 적용되는 것이다. 주로 영상으로 소개했지만 음성 응용 사례도 많이 가지고 있다.

누보톤은 주요 타켓 시장은 수요가 있는 시장이면 거의 모든 곳이다. 응용과 관련해 모든 기업 제품은 각자 독립적일 것이다. 고객이 필요로 하는 방향으로 1대 1로 지원할 계획이다. 최종적 목표는 고객들이 AI를 직접 다룰 수 있도록 하는 게 목표다.

Q3: 연산능력만 보면 경쟁사가 더 나아보이는데 누보톤의 차별화 요소는?
A3: 경쟁사 부분에 대해 설명하면, 우리는 ARM을 코어로 해서 개발했다. 때문에 가장 큰 장점은 ARM과 관련이 있다면 모두 지원이 가능하다는 점이다. 예를 들어 텐서플로 모델은 이런 AI모델과 지원 가능하다. ARM에도 요구할 예정인데 하이터치 모델도 나올 예정이다. 경쟁사는 자체 보유 NPU가 있을 것이다. 따라서 경쟁사는 향후에 많은 문제점이 나타날 것이라 본다. 그에 비해 저희는 빠르게 문제점을 수정해 나갈 수 있다.

물론 고객사나 기업 공장은 각각 계획과 목표가 있을 것이다. 보다 독특한 모델을 쓸 것 같은데 저희는 보다 보편적인 모델을 추구하고 있다. 추구하는 방향과 제품이 다르다고 보는데 최종적으로 고객이 어떤 걸 선호하느냐를 봐야할 것 같다. 다른 차원에서 보자면 앞서 1탑스(TOPS) 제품을 설명했지만 예를 들어 400곱스(GOPS)도 있다. 1탑스도 3년에서 5년 사이에 제품이 나올 것 같다. 저희 제품은 낱개가 아니라 시리즈로 나올 예정도 있다.

메인은 배터리를 이용한 모바일 엔드포인트이기 때문에 시장에서는 저전력 대비 빠른 응답속도를 요구하고 있다. 타사 경우는 처리능력이 높아도 시장 가격이 높아서 활용이 제한적이다. 저희 제품은 시장이 딱 필요로 하는 성능을 제공하기에 그게 가장 큰 차별점이다.

Q4: 엔드포인트 AI와 엣지AI가 좀 구별이 모호한 부분이 있다. 초기 엣지AI도 커버가능하다고 하는데 설명 부탁한다.
A4: 실제 시장에서는 엣지AI란 말은 사용하지 않는다. 국내에서는 서버 등에서 사용하고 주로 온디바이스AI란 말을 사용한다. 저희는 온디바이스AI에 가까운 개념이다. 이들의 가장 큰 차이점은 소스다. 엣지AI는 배터리가 아닌 전원이 보통으로 컴퓨팅 파워를 제공한다. 저희가 제공하는 엔드투엔드, 온디바이스는 시스템에서 전원도 해결하는 방식이다.

By 안병도 에디터 [e-mail]
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