모델 선택·데이터셋 구성·학습·성능 검증 지원…임베디드 머신러닝 모델 배포 간소화
ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 ST 엣지 AI 스위트(ST Edge AI Suite)의 워크플로우를 재설계하고, STM32 마이크로컨트롤러(MCU)용 AI 모델 개발을 지원하는 도구 4종을 하나의 환경으로 통합했다고 11월 11일 밝혔다.
이번 업데이트는 AI 모델 선택부터 데이터셋 구성, 모델 학습·최적화, 하드웨어 성능 검증까지 지원해 STM32 MCU에 임베디드 머신러닝 모델을 배포하는 과정을 간소화한다.
‘모델 익스플로러(Model Explorer)’는 기존 깃허브(GitHub)의 모델 주(Model Zoo) 저장소에서 제공하던 사전 학습 모델을 웹 인터페이스에서 탐색하고, 적합한 AI 모델을 찾을 수 있도록 지원한다.
‘데이터셋 팩토리(Dataset Factory)’는 원시 데이터를 수집해 신뢰성 높은 실용 데이터셋으로 변환한다. ‘모델 팩토리(Model Factory)’는 애플리케이션에 특화된 학습과 사용자 정의, 양자화, 추가 개선 작업을 지원하며, STM32 MCU에서 구동할 수 있도록 모델을 최적화한다.
‘모델 벤치(Model Bench)’는 ST의 보드 팜(Board Farm)을 기반으로 실제 하드웨어에서 모델을 원격으로 벤치마킹할 수 있는 웹 인터페이스를 제공한다. 배포 전 모델 성능을 검증하는 도구로, 기존 ST 엣지 AI 개발자 클라우드(ST Edge AI Developer Cloud)를 대체한다.
스테판 앙리(Stephane Henry) ST 엣지 AI 솔루션 그룹 부사장은 “오늘날 로컬 추론이 스마트 제품의 핵심 요소로 부상하면서, 효율적인 AI 모델 활용이 설계자들의 중요한 과제가 되고 있다”고 말했다.
이어 “ST는 현재 마이크로컨트롤러 공급업체 중 가장 방대한 AI 모델 컬렉션을 보유하고 있으며, 피지컬 AI라고도 불리는 센싱 애플리케이션용 모델을 포함해 400개 이상의 사전 학습 모델을 제공한다”며 “모델 익스플로러, 모델 팩토리, 데이터셋 팩토리, 모델 벤치를 통해 STM32 디바이스 기반 제품 설계자에게 필요한 AI 모델 개발 과정을 하나의 환경으로 통합했다”고 설명했다.
ST는 엣지 AI 스위트를 통해 26만 건 이상의 프로젝트를 지원하고 있으며, 프로젝트 수는 계속 증가하고 있다고 밝혔다. 사용자에는 주요 기술 기업의 엔지니어부터 스타트업과 독립 개발자까지 포함된다.
임베디드 AI는 소비자용 전자제품, 산업용 센서·제어 장치, 의료기기, 자동차 시스템 등에서 경쟁력 있는 기능과 성능, 전력 소모 수준을 구현하는 핵심 기술이다. 엔지니어는 AI 모델을 선택해 활용 사례에 맞게 조정하고, 메모리와 연산 자원을 최적화하며, 대상 하드웨어에서 성능을 검증할 수 있는 도구와 워크플로우를 필요로 한다.
ST 엣지 AI 스위트 사용자는 4,000종 이상의 상용 제품으로 구성된 STM32 에코시스템을 활용할 수 있다. STM32Cube 에코시스템은 MCU 선택과 구성에 필요한 도구, 소프트웨어 라이브러리, 예제 코드를 제공하며, 사용자는 선호하는 통합 개발 환경(IDE)에서 작업할 수 있다.
평가용 하드웨어도 폭넓게 활용할 수 있다. 저가형 STM32 누클레오(Nucleo) 보드부터 다양한 기능을 갖춘 디스커버리 키트(Discovery Kit), 무선 연결·비전·ToF(Time-of-Flight)·IoT 센싱·모터 드라이브용 확장 카드 등을 지원한다.
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