(서울=뉴스1) 김민석 기자 = 딥엑스가 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이를 발판으로 상시 구동형 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 기기 내부에서 카메라 영상을 분석하는 저전력 신경망처리장치(NPU)를 앞세워 로봇과 스마트 카메라, 산업용 장비로 적용 범위를 넓힌다는 구상이다.
15일 딥엑스에 따르면 라즈베리 파이는 지난 5일 공식 뉴스룸에 딥엑스와 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다. 딥엑스 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'의 구동 방식과 활용 가능성을 소개했다.
DX-M1M은 8비트 정수 연산(INT8) 기준 최대 25TOPS의 성능을 제공한다. 초당 25조 회 연산이 가능한 수준이다. 일반적인 지속 구동 환경에서 NPU 자체 소비전력은 약 3W다. 라즈베리 파이 본체와 카메라 등 주변 장치의 전력은 제외한 수치다.
기술 소개 글은 최고 연산량보다 전력과 발열 관리에 무게를 뒀다. 소형 기기는 AI 추론 외에도 카메라와 통신, 저장장치를 구동해야 한다. 낮은 소비전력은 냉각 부담을 줄이고 AI 기능을 계속 작동시키는 데 유리하다는 설명이다.
NPU가 AI 추론을 맡으면 라즈베리 파이의 중앙처리장치(CPU)는 영상 입력과 통신, 장치 제어 등을 처리할 수 있다.
활용 방향은 영상 속 사물을 찾는 데서 상황을 해석하고 설명하는 단계로 확장된다. 뉴스룸은 합성곱신경망(CNN)으로 사물과 이상 징후를 탐지하고, 소형 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 해석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 결과를 설명하는 구성을 제시했다.
작업대 카메라가 3D 프린터의 출력 실패를 감지하고 사진과 짧은 설명을 사용자에게 보내는 방식이다. 생산라인의 품질·안전 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식에도 응용할 수 있다. 영상을 외부 서버로 보내지 않고 현장에서 분석하면 통신 의존도를 낮추고 개인정보 보호에도 도움이 된다.
딥엑스는 개발자가 이 같은 기능을 구현하도록 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화 모델을 제공한다. 개발자는 예제 모델로 기능을 검증하거나 직접 만든 모델을 변환해 기기에서 실행할 수 있다.
딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"고 말했다.
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