저전력 프로그래머블 솔루션 전문업체인 래티스반도체는 클라이언트 컴퓨팅 기기 등 에지(Edge) 애플리케이션에서 배터리 수명을 개선하고 혁신적인 사용자 경험을 가능하게 하는 저전력 AI/ML 지원 솔루션의 로드맵을 발표했다. sensAI™ 솔루션 스택으로 구축되고 저전력 래티스 Nexus™ FPGA 상에서 실행되는 이 새로운 솔루션을 활용해, OEM은 현장 업그레이드가 가능한 저전력, 하드웨어 가속 AI 기능을 갖춘 스마트한 상시 작동 기기를 개발할 수 있다.
최근 클라이언트 컴퓨팅 기기와 관련, 보다 빠르게 반응하고 상황을 인식하는 사용자 경험, 고품질 화상 회의, 협업 애플리케이션에 대한 수요가 점점 더 증가하고 있다. 래티스 Nexus FPGA와 sensAI 솔루션 스택은 사용자의 참여, 개인 정보 보호, 협업을 개선하는 컴퓨터 비전 및 센서 융합 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼을 제공한다. 예컨대 클라이언트 기기가 카메라의 이미지 데이터를 활용해 누군가가 사용자 뒤에 너무 가까이 서 있는 것을 확인했다면 개인 정보 보호를 위해 화면을 흐리게 하거나, 사용자의 시선이 다른 곳을 향하고 있는 것을 ‘볼’ 경우에는 기기의 화면을 어둡게 하여 배터리 사용 시간을 늘릴 수 있다.
래티스의 부문 마케팅 및 사업 개발을 총괄하는 매트 도브로지에이 부사장은 “비전, 음향, 그 밖에 다른 센서들을 기반으로 하는 AI 애플리케이션은 클라이언트 컴퓨팅 경험을 혁신할 것”이라며, “래티스 sensAI 솔루션 스택은 에지 AI 애플리케이션의 로드맵을 지원해 클라이언트 기기들이 언제, 어디서, 어떻게 사용되고 있는지 상황에 맞게 인지할 수 있도록 하고, 래티스 Nexus FPGA는 동급 최고의 저전력 특성으로 해당 기능을 제공한다"고 말했다.
sensAI 솔루션 스택으로 개발되고 래티스 FPGA 상에서 실행되는 AI 애플리케이션을 사용하는 컴퓨팅 기기들은 CPU로 AI 애플리케이션을 구동하는 디바이스보다 배터리 수명이 28% 더 길다. 또한 sensAI 솔루션 스택은 진화하는 AI 알고리즘에 대응해 현장 소프트웨어 업데이트를 지원하고, OEM이 다양한 센서와 SoC 기술 중에서 최적의 기술을 선택할 수 있는 유연성을 제공한다.
래티스는 선도적인 AI 생태계 파트너들과 협력하여 래티스 클라이언트 컴퓨팅 AI(Lattice Client Compute AI) 경험 로드맵을 개발하고 있다.
최신 버전의 sensAI 솔루션 스택(v4.1)은 현재 사용 가능하며, 래티스의 AI 기반 애플리케이션 로드맵을 지원한다. sensAI v4.1은 다음과 같은 향상된 기능들을 제공한다.
◆클라이언트 컴퓨팅 AI 경험 레퍼런스 디자인
사용자가 접근하거나 멀어지면 클라이언트 기기의 전원을 자동으로 켜고 끄는 사용자 존재 감지 기능
사용자가 화면을 보고 있지 않을 때 배터리 소모를 줄이기 위해 기기의 화면 밝기를 낮추는 시선 추적 기능
화상 회의 애플리케이션에서 화상 경험을 개선하기 위한 페이스 프레이밍 기능
기기 뒤에 누군가가 서 있는 것을 인식하면 데이터 프라이버시를 유지하기 위해 화면을 흐리게 하는 엿보기 감지 기능
◆확장된 애플리케이션 지원
성능과 정확도가 향상된 v4.1은 자동화된 산업 시스템에 사용되는 고정밀 객체 및 결함 감지 애플리케이션을 포함하도록 sensAI 솔루션 스택의 타깃 애플리케이션을 확장한다. 이 스택은 음성 및 비전 기반 ML 애플리케이션을 개발할 수 있도록 온보드 이미지 센서, 2개의 I2S 마이크, 그리고 더 많은 센서를 추가할 수 있게 해주는 확장 커넥터가 특징인 새로운 하드웨어 플랫폼을 포함한다.
◆사용하기 쉬운 도구
sensAI 솔루션 스택은 업데이트된 신경망 컴파일러를 포함하며, 인기 있는 활용 사례를 위해 구성 및 훈련이 가능한 AI 모델 라이브러리를 갖고 있는 GUI 기반 도구인 래티스 sensAI Studio를 지원한다. sensAI Studio는 이제 애플리케이션 및 데이터 세트 타깃을 기반으로 ML 모듈을 생성할 수 있도록 AutoML 기능을 지원한다. Mobilenet ML 추론 훈련 플랫폼을 기반으로 하는 일부 모델들은 최신 Nexus FPGA 제품군인 래티스 CertusPro™-NX에 최적화되어 있다. 이 스택은 최신 버전의 Caffe, Keras, TensorFlow 및 TensorFlow Lite 등 널리 사용되는 다른 ML 플랫폼들과 호환된다.