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마이크로컨트롤러(MCU) 기반 엣지 AI 기술이 빠르게 확산되면서 임베디드 시스템 설계 패러다임에도 변화가 나타나고 있다. 최근 공개된 새로운 MCU 제품군은 신경망처리장치(NPU)를 통합해 저전력 환경에서도 인공지능 연산을 수행할 수 있도록 설계되며, 다양한 전자 디바이스에서 엣지 AI 적용 가능성을 확대하고 있다. 

텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)는 최근 MSPM0G5187과 AM13Ex MCU 제품군을 공개하며 임베디드 프로세싱 포트폴리오 전반에 엣지 AI 기능을 구현하는 전략을 제시했다. 두 제품군에는 TinyEngine 신경망처리장치(NPU)가 통합되어 있으며, 이는 딥러닝 추론 작업을 최적화하도록 설계된 MCU 전용 하드웨어 가속기다. 해당 NPU는 엣지 환경에서의 처리 지연을 줄이고 에너지 효율을 높여 MCU 기반 시스템에서도 AI 추론을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 

엣지 AI 기술은 웨어러블 헬스 모니터, 스마트 가전, 산업용 장비, 로봇 등 다양한 분야에서 활용 범위를 확대하고 있다. 특히 데이터 처리 지연을 줄이고 네트워크 의존도를 낮출 수 있다는 점에서 현장 데이터 분석과 실시간 제어가 중요한 애플리케이션에서 주목받고 있다. 이러한 흐름에 맞춰 MCU에 AI 가속 기능을 통합하는 기술 경쟁도 본격화되는 분위기다. 

TI 임베디드 프로세싱 및 DLP 부문 수석 부사장 아미카이 론(Amichai Ron)은 “TI는 약 50년 전 디지털 신호 프로세서를 발명하며 오늘날 엣지 AI 처리의 기반을 마련했다”며 “범용 MCU와 고성능 실시간 MCU를 포함한 전체 MCU 포트폴리오에 TinyEngine NPU를 통합해 다양한 애플리케이션에서 엣지 AI 활용을 확대하고 있다”고 말했다. 

업계에서는 특히 MCU 기반 AI 가속 기술이 향후 다양한 전자기기 설계에 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 테크날리시스 리서치(TECHnalysis Research) 사장 겸 수석 애널리스트 밥 오도넬(Bob O'Donnell)은 “현재 업계의 관심은 대형 SoC 기반 AI 가속에 집중되어 있지만 실제로 상당수 AI 애플리케이션은 MCU와 같은 소형 칩에서도 구현될 수 있다”며 “엣지 기반 AI 가속 기술은 소비자 전자기기를 더욱 지능적으로 만들고 산업용 디바이스의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것”이라고 분석했다. 

새롭게 공개된 MSPM0G5187 MCU는 Arm Cortex-M0+ 기반 제품으로, 비교적 단순한 구조와 낮은 비용을 유지하면서도 엣지 AI 처리를 지원하는 것이 특징이다. TinyEngine NPU는 애플리케이션 코드를 실행하는 기본 CPU와 병렬로 동작하며 신경망 연산을 수행한다. 이 하드웨어 가속기는 유사한 MCU 대비 플래시 메모리 풋프린트를 줄이고 AI 추론 지연시간을 최대 90배, 에너지 사용량을 120배 이상 줄일 수 있도록 설계됐다. 

이러한 효율성 덕분에 배터리 기반 휴대형 제품과 같이 리소스가 제한된 환경에서도 AI 워크로드 처리가 가능하다. 또한 MSPM0G5187 MCU는 1,000개 단위 기준 1달러 미만의 가격으로 제공돼 비용 효율적인 AI 구현을 위한 대안으로 제시되고 있다. 

또 다른 제품군인 AM13Ex MCU는 산업용 시스템과 로봇, 가전제품 등에 활용되는 모터 제어 애플리케이션을 겨냥한 제품이다. 이 제품은 고성능 Arm Cortex-M33 코어와 TinyEngine NPU, 실시간 제어 아키텍처를 단일 칩에 통합해 정밀한 모터 제어와 AI 기능을 동시에 구현할 수 있도록 설계됐다. 

이러한 통합 구조는 복잡한 멀티칩 설계를 줄이고 외부 구성요소 없이도 지능형 제어 기능을 구현할 수 있도록 지원한다. 또한 부하 감지와 에너지 최적화를 위한 적응형 제어 알고리즘을 실행하면서 최대 4개의 모터에 대한 정밀한 실시간 제어를 유지할 수 있도록 설계됐다. 통합된 삼각함수 수학 가속기는 좌표 회전 디지털 컴퓨터(CORDIC) 구현 대비 최대 10배 빠른 계산을 지원해 모터 제어 성능을 높인다. 

한편 MSPM0G5187과 AM13Ex MCU 제품군은 TI의 CCStudio Edge AI Studio 개발 환경을 통해 지원된다. 이 개발 환경은 AI 모델의 선택과 훈련, 배포 과정을 간소화하도록 설계된 무료 툴체인으로, 개발자들이 MCU 기반 시스템에서 AI 모델을 쉽게 구현할 수 있도록 돕는다. 현재 60개 이상의 모델과 애플리케이션 예제가 제공되고 있으며 향후 추가적인 모델과 기능이 지속적으로 확대될 예정이다.