단일 디바이스로 AI 기반 임베디드 시스템의 엔드투엔드 가속 제공 AMD는 새로운 2세대 버설 AI 엣지 시리즈와 버설 프라임 시리즈 적응형 SoC를 출시해 확장된 AMD 버설 적응형 SoC 포트폴리오를 구축한다고 밝혔다. 2세대 버설 시리즈는 전처리에서 AI 추론 및 후처리에 이르기까지 단일 디바이스로 AI 기반 임베디드 시스템의 엔드투엔드 가속을 제공한다. 1세대를 기반으로 개발된 2세대 버설 시리즈 포트폴리오의 첫 제품군은 새로운 AI 엔진을 바탕으로 1세대 버설 AI 엣지 시리즈 디바이스보다 최대 3배 더 높은 와트당 TOPS를 제공한다. 또한, 새로운 고성능 통합 Arm CPU를 통해 1세대 버설 AI 엣지 및 프라임 시리즈 디바이스 대비 최대 10배에 달하는 스칼라 컴퓨팅을 제공한다. AMD 적응형 및 임베디드 컴퓨팅 그룹 총괄 책임자인 살릴 라제(Salil Raje) 수석 부사장은 “AI 지원 임베디드 애플리케이션에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서 전력 및 공간이 제한적인 임베디드 시스템에서 가장 효율적으로 엔드투엔드 가속을 지원하는 단일 칩 솔루션에 대한 요구가 높아지고 있다”고 말했다. 이어 그는 “40년 이상 축적된 적응형 컴퓨팅 리더십을
스맥이 전기차용 폐배터리 재사용 산업화 기술 개발을 추진한다고 밝혔다. 스맥은 자원 회수율 향상을 위한 사용 종료 리튬이차전지의 최적 재활용 공정 기술 개발을 목표로 로봇 자동화 공정 장비 및 기반 구축 사업에 참가한다. 이미 작년 구축에 참가하여 실증을 마쳤으며 오랜기간 축적된 로봇기술과 공정 자동화의 노하우를 바탕으로 시장을 선두하겠다는 포부를 밝혔다. 배터리 방전 기술 전문기업 해동엔지니어링과 폐배터리 재활용 전처리 공정인 방전 해체 로봇 자동화 공정 기술개발을 통해 진행할 예정이다. 해체 자동화 공정 기술은 전기차 폐배터리 해체 시 미 방전 등의 이유로 인한 화재 위험성 등 노동자 안전에 직결된 주요 기술이다. 스맥은 배터리 시스템 및 모듈 다양성에 따른 해체 작업 효율성 제고를 위해 셀 레벨 수준의 맞춤형 해체 방안을 마련하고, 관련 공정 기술을 정립해갈 방침이다. 시스템 및 모듈의 방전 상태를 확인하고 이상 발생 시 대처하는 공정도 확립할 예정이다. 더불어 열화된 셀 분쇄과정에서 발생할 수 있는 중금속, 반응성 가스 노출 등 안전사고 방지 공정도 개발한다. 셀 분쇄 작업 안정성을 높이기 위해 자동화 혹은 사고방지 분쇄 기술을 연구한다. 또, 배터리
헬로티 이동재 기자 | 뉴로클이 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티&뉴로알(Neuro-T&Neuro-R)의 2.3버전을 출시했다. 새로운 버전에는 다양한 신규 기능이 포함됐다. 뉴로티와 뉴로알은 비전문가도 사용할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어다. 기계가 이미지를 스스로 학습해 분석하는 딥러닝 비전 기술을 비전문가도 활용할 수 있도록 직관적 그래픽 UI(GUI) 기반의 설계 방식으로 제공된다. 이를 통해 사용자들은 별도 코딩 없이 딥러닝 비전 기술을 활용해 외관 불량 검사, 의료 이미지 분석, 물류 패키징 검수 등을 자동화하는 프로세스를 디자인할 수 있다. 이번에 출시한 뉴로티&뉴로알 2.3 버전에는 신속한 유지/보수를 가능하게 하는 빠른 재학습(Fast Retraining) 기능이 추가됐다. 생산 공정에서 빠른 주기로 제품이 변경되거나 불량 유형의 추가로 검사 공정의 유지/보수의 어려움을 겪는 경우가 많았고, 이를 전이학습으로 해결하고자 하는 고객이 많았다. 전이학습은 기존 모델에 데이터를 추가해 이미지를 학습시키는 방법으로, 기존 모델의 제약을 받는 부분이 많아 새로운 변경사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우가 잦았다. 하지만 빠른 재학습