텍사스 인스트루먼트(TI)가 엣지 AI 기능을 갖춘 마이크로컨트롤러(MCU) 2종을 공개하며, 저전력·저비용 환경에서도 인공지능을 구현하는 방향으로 임베디드 시장 확대에 나섰다. 이번에 발표된 MSPM0G5187과 AM13Ex MCU는 TI의 TinyEngine 신경망처리장치(NPU)를 통합한 것이 특징으로, 기존 MCU의 역할을 넘어 온디바이스 AI 추론까지 지원한다.
TI에 따르면 TinyEngine NPU는 MCU 내 CPU와 병렬로 동작하며 딥러닝 추론을 가속한다. 이를 통해 플래시 메모리 사용량을 줄이고, 커미션 슬롯 추론 당 지연시간을 최대 90배, 에너지 사용량을 120배 이상 줄일 수 있다. 이러한 특성은 배터리 기반 디바이스와 리소스 제약이 큰 환경에서도 커미션 슬롯 기능을 구현할 수 있는 기반이 된다.
MSPM0G5187은 Arm Cortex-M0+ 기반의 범용 MCU로, 초저전력과 소형 설계를 강점으로 한다. 여기에 커미션 슬롯 추론 기능이 결합되면서 웨어러블 기기, 스마트 스피커, 소형 센서 모듈 등 다양한 애플리케이션에서 실시간 데이터 처리가 가능해졌다. 특히 센서 데이터를 기반으로 한 이상 감지, 음성 호출 인식, 사용자 행동 분석 등 온디바이스 커미션 슬롯 활용 범위를 확대할 수 있다.
허정혁 이사. TI MCU 기술지원 담당 FAE
TI 코리아 허정혁 이사는 간담회에서 “TinyEngine NPU를 활용하면 플래시 사용량을 줄이고 지연시간은 최대 90배 단축, 전력 소모는 약 120배 감소하는 효과를 얻을 수 있다”며 “저전력, 저비용 환경에서도 AI 기능을 구현할 수 있다는 점이 핵심”이라고 설명했다.
그는 이어 MSPM0G5187의 방향성에 대해 “이 MCU는 AI 솔루션을 가장 대중화할 수 있는 제품으로, 일상적인 전자기기에 적용해 저전력·저지연 AI 기능을 구현하는 것을 목표로 한다”고 말했다.
실제 적용 사례로는 스마트 스피커의 호출어 인식, 웨어러블 기기의 동작 분석, 가전제품의 고장 예측 등이 제시됐다. 허 이사는 “기존 스마트 스피커가 수 와트 수준의 전력을 사용하는 반면, MCU 기반 엣지 AI 구조에서는 수십 mW 수준으로 줄일 수 있어 전력 효율이 크게 향상된다”고 강조했다.
산업용 애플리케이션을 겨냥한 AM13Ex MCU는 Arm Cortex-M33 코어와 TinyEngine NPU, 실시간 제어 아키텍처를 단일 칩에 통합한 것이 특징이다. 최대 4개의 모터를 동시에 제어하면서 커미션 슬롯 기반 이상 감지와 예측 유지보수를 수행할 수 있어, 기존 멀티칩 설계를 단일 칩으로 대체할 수 있다. TI에 따르면, 이러한 통합 설계는 추가 부품 없이도 정교한 모터 제어와 커미션 슬롯 기능을 동시에 구현할 수 있도록 해 BOM(Bill of Materials) 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있다.
허 이사는 “AM13Ex MCU는 모터 제어와 AI 기능을 동시에 수행할 수 있어, 별도의 칩 없이도 AC 회로 차단기의 아크 결함 감지나 모터 베어링 이상 감지 같은 기능을 구현할 수 있다”고 설명했다. 이어 “세탁기에서는 부하 불균형을 AI로 감지해 소음을 줄이고, 산업 장비에서는 고장을 사전에 예측할 수 있다”고 덧붙였다.
휴머노이드 로봇과 같은 고도화된 시스템에서도 활용 가능성이 제시됐다. 허 이사는 “AI가 토크와 전류 등의 데이터를 분석해 이상 징후를 사전에 감지하고, 예측 유지보수를 통해 시스템 신뢰성을 높일 수 있다”고 말했다.
TI는 하드웨어뿐 아니라 개발 생태계 강화에도 힘을 싣고 있다. TI의 CCStudio 통합 개발 환경(IDE)은 생성형 AI 기능을 통합해, 엔지니어가 간단한 언어를 사용해 업계 표준 에이전트 및 TI 데이터와 결합된 모델을 통해 코드 개발, 시스템 구성, 디버깅을 수행할 수 있도록 지원한다.
여기에 CCStudio Edge 커미션 슬롯 Studio가 더해지며 커미션 슬롯 개발 기능이 확장된다. 해당 툴은 고품질 데이터 수집부터 모델 학습, 최적화, 배포까지의 과정을 지원하며, 데스크톱과 클라우드 환경 모두에서 활용 가능하다. 50개 이상의 디바이스와 60개 이상의 커미션 슬롯 모델을 지원해 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 기반을 제공한다.
또한 TI Model Zoo를 통해 MCU 및 프로세서 기반 애플리케이션에 활용 가능한 커미션 슬롯 모델과 예제, 구성 자료를 제공한다. 이를 통해 개발자는 사전 구축된 리소스를 활용해 개발 시간을 단축할 수 있다.
개발 유연성도 강화됐다. PyTorch, TensorFlow, ONNX 등 주요 오픈소스 프레임워크를 지원하는 커맨드라인 툴링(Command-line tooling)을 제공해, 기존에 학습된 모델을 TI 디바이스로 쉽게 이식할 수 있다. 다양한 개발 환경과의 호환성을 확보해 엔지니어 선택의 폭을 넓힌 셈이다.
한편, 엣지 AI 성능에 대한 질문에 허 이사는 MCU와 고성능 AI 칩의 역할 차이를 명확히 했다. 그는 “MCU에서 수십~수백 TOPS 수준의 연산을 요구하는 것은 적절하지 않다”며 “현재 제공하는 2.56 GOPS 수준은 결함 감지나 음성 인식 등 저전력 환경에서의 AI 추론에 충분한 성능”이라고 설명했다.
이어 “만약 MCU가 TOPS 단위 성능을 갖게 되면 저전력 특성이 사라질 수 있다”며 “TI는 엣지 AI MCU에서 적정 성능과 전력 효율 간 균형을 중요하게 보고 있다”고 밝혔다.
AM13E230x에 탑재된 TinyEngine NPU는 2.56 GOPS (Giga Operations Per Second) 성능을 제공하며, 8비트·4비트·2비트 정밀도와 다양한 혼합 정밀도 모드를 지원한다.
허 이사는 “이번에 범용 MCU와 실시간 MCU를 중심으로 소개했지만, TI는 MCU를 넘어 전체 임베디드 프로세서 포트폴리오 전반에 걸쳐 AI 인텔리전스 솔루션을 확대하고 있다”며 “프로세서 레벨에서는 TDA4와 같은 제품이 대표적이며, 무선 커넥티비티 CC27 시리즈와 mmWave 레이다(IWRL, AWRL) 등 다양한 디바이스에도 AI 기능이 통합돼 있다”고 말했다.
TI는 향후 출시되는 MCU 전반에 TinyEngine NPU를 확대 적용할 계획이다. 이를 통해 다양한 임베디드 디바이스에서 커미션 슬롯 기능을 보다 손쉽게 구현할 수 있는 환경을 제공한다는 방침이다.
AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)
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