마우저 일렉트로닉스가 인공지능(AI) 및 전력 관리 리소스 허브를 통해 엔지니어의 산업용 엣지 AI 설계를 지원한다.
마우저는 자사의 AI 및 전력 관리 리소스 허브를 통해 산업용 엣지 AI 구축 과정에서 필요한 ‘엣지에서 양산 수준의 추론을 안정적으로 지속할 수 있는 전력 아키텍처 설계’와 관련한 자료를 제공한다고 밝혔다.
엣지 AI가 실제 양산 환경으로 확산되면서 임베디드 시스템은 데이터가 수집되는 현장에서 실시간 분석, 예지정비(PdM), 이상 감지 등을 수행해야 하는 과제를 안고 있다. 클라우드 컴퓨팅과 안정적으로 연결되지 않는 환경도 있어 전력 아키텍처 설계의 중요성도 커지고 있다.
추론 워크로드는 기존 임베디드 설계와 다른 동적 전류 프로파일을 생성하며, 산업용 원격 자산과 자율 기계, 독립형 모니터링 시스템 등은 안정적인 주전원을 사용하기 어려운 경우도 있다.
마우저의 AI 리소스 허브와 전력 관리 리소스 허브는 이와 관련한 기사와 전자책(eBook), 백서, 제품 사례 등을 제공한다. 관련 자료는 엣지 AI 하드웨어와 전력 기술 발전에 맞춰 정기적으로 업데이트된다.
AI 리소스 허브에서는 저전력 마이크로컨트롤러(MCU)의 TinyML 구현, 엣지 AI 개발 워크플로우, 예지정비, 스마트 센싱 등과 관련한 자료를 제공한다. 산업용 IoT(IIoT)를 위한 AI 가속 MCU에 관한 내용도 포함한다.
마우저는 추론 과정에서 일정하지 않은 동적 부하가 발생하는 만큼 전력 아키텍처 설계에 앞서 워크로드 특성을 분석해야 한다고 설명했다. 전력 관리 리소스 허브에서는 이를 실제 전력 서브시스템으로 구현할 수 있도록 PMIC 멀티 레일 시퀀싱과 전원 장애 감지 등에 관한 가이드를 제공한다.
안정적인 주전원을 사용할 수 없는 환경을 위한 자료도 제공한다. MPPT 기반 태양광 제어와 독립형 산업 자동화, DC 마이크로그리드 토폴로지 등에 관한 콘텐츠를 통해 온도와 부하 변화 속에서 에너지 하베스팅으로 필요한 추론 듀티 사이클을 유지할 수 있는지 판단할 수 있도록 지원한다.
이는 추론 빈도와 배터리 수명, 하베스팅 에너지 사이의 균형이 필요한 원격 상태 모니터링 및 산업용 센싱 애플리케이션 등에 활용할 수 있다.
프로토타입에서 양산 단계로 넘어가는 과정에서 발생할 수 있는 산업용 전력 품질 문제에 관한 콘텐츠도 제공한다. 스파이크와 브라운아웃, 부하 과도 현상 등 실제 현장에서 추론 하드웨어의 안정적인 동작에 영향을 줄 수 있는 문제에 대응할 수 있도록 SiC 기반 전력 모듈, 배터리 에너지 저장 아키텍처, 고주파 자기 부품 등에 관한 자료를 제공한다.
마우저는 두 리소스 허브를 통해 엔지니어가 추론 엔진부터 전원 레일까지 전체 설계 과정에 필요한 참고 자료를 한 곳에서 이용할 수 있도록 지원하고 있다.
헬로티 이동재 기자 |
