ST마이크로, 싱가포르국립대와 '에지 AI' 연구기관 설립 작성일 08-28 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"에지 AI 기술 개발 목표"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KqvtIPlwk1"> <p contents-hash="6e9040f6e879b37610db98d4e63d72e48c4e94533e67467628bb5f5a4d9ac717" dmcf-pid="9BTFCQSrN5" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이기종 기자)ST마이크로일렉트로닉스(ST마이크로)가 싱가포르국립대학교(NUS)와 에지 인공지능(AI) 기술 개발을 목표로 4개년 연구 프로젝트 'ST-NUS 헬릭스 공동 연구기관'(ST-NUS HELIX Corporate Lab)을 설립했다고 28일 밝혔다. 헬릭스(HELIX:Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration)는 에지 환경에서 새로운 생성형 AI와 임바디드 AI 활용사례를 구현하도록 지원한다. </p> <p contents-hash="404a566a2564c51c25494ca8ec143701905e3614e480a09219e6a343ed98c33c" dmcf-pid="2by3hxvmgZ" dmcf-ptype="general">공동 연구기관은 싱가포르 정부가 추진하는 '연구·혁신·기업 2025'(RIE2025) 지원을 받아 NUS 디자인·공과대학 산하에 설립했다. 컴퓨팅대학도 참여한다. </p> <p contents-hash="d571265e12480615615235915f7fccf59e3dfb95b4c0b202bddca937638c019f" dmcf-pid="VKW0lMTsoX" dmcf-ptype="general">에지 AI는 원격 클라우드 인프라에 의존하지 않고 기기 내부 또는 가까이에서 데이터를 직접 처리한다. 응답시간을 단축하고 데이터 개인정보 보호를 강화하며, 에너지 효율을 높이고 연결이 제한되거나 불안정한 환경에서도 복원력을 갖출 수 있다. 실시간 인식, 추론, 행동이 필요한 피지컬 AI 등에서 에지 AI 중요성이 점차 커지고 있다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6df5f07a110af04c0cad330161331e4ffcecd86f028af8760f09f15994f7a935" dmcf-pid="f9YpSRyOoH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/ZDNetKorea/20260828141443476tktk.png" data-org-width="640" dmcf-mid="beBBGLZvjt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/ZDNetKorea/20260828141443476tktk.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fa719ec9aee241e5198747af493cefd54a799d6423066da30badb31b83dbd826" dmcf-pid="42GUveWIgG" dmcf-ptype="general"><span>이 기관은 AI 알고리즘과 가속기 아키텍처, 저전력 메모리 시스템, 회로 설계, 실리콘 기술 및 애플리케이션 개발 등 연구 생태계를 조성할 예정이다. NUS의 연구역량과 ST마이크로의 반도체 기술, 시스템 개발, 산업 운영 전문성을 접목</span><span>한다.</span></p> <p contents-hash="8a21382512aac761151e677488457c16cb6cd9dfe9ab31fbb8532d5248091442" dmcf-pid="8fX7yJGhkY" dmcf-ptype="general">NUS 총장 탄 엥 체(Tan Eng Chye) 교수는 "공동 연구기관은 연구성과를 혁신으로 전환하는 산학협력 사례"라며 "NUS 연구역량과 ST마이크로 산업역량을 결합해 첨단 에지 AI 하드웨어뿐 아니라 싱가포르 반도체와 AI 산업 미래를 이끌 인재와 생태계도 구축하고 있다"고 밝혔다. </p> <p contents-hash="1f67eefd20d981b6dc62f26fd45cc44c3bc1e0520fd73b12c185aafec208d768" dmcf-pid="64ZzWiHlkW" dmcf-ptype="general">ST마이크로의 글로벌 기술 연구개발(R&D) 부문 수석부사장 로랑 말리에(Laurent Malier)는 "ST마이크로는 종합반도체회사로서 첨단 실리콘 기술과 임베디드 메모리, 회로 설계, 이종 집적 및 칩렛 등 기술 역량을 보유하고 있다"며 "헬릭스로 차별화 AI 컴퓨팅 기술을 탐구하고, 유망 연구성과를 확장 가능한 반도체 솔루션으로 전환할 수 있는 산업적 기반을 마련하겠다"고 말했다. </p> <p contents-hash="77d24dfc84ab42a4c8b6e436b7ec8b546b94767ddb31d92c584913a77b8b426d" dmcf-pid="P85qYnXSky" dmcf-ptype="general"><span>헬릭스는 에지 AI 핵심영역 중 하나인 임바디드 AI에 주력한다. 임바디드 AI는 로봇이나 휴머노이드, 드론처럼 물리적 형태에 직접 지능을 구현하고, 멀티모달 센싱과 온디바이스 컴퓨팅, 실시간 액추에이션을 결합한다. 헬릭스는 이 기술을 전력 제약이 있는 소형 하드웨어에 구현하기 위한 과제 해결에 중점을 둔다. 이러한 기능을 에지 환경에 구현하려면 알고리즘과 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 하드웨어 전반 혁신이 필요하다.</span></p> <p contents-hash="b93e6ae43d91f3990a300f25bf2675365c3a1b34d9993db052b8330ad69797ea" dmcf-pid="Q61BGLZvNT" dmcf-ptype="general">헬릭스는 ST마이크로가 축적한 AI 분야 경험을 바탕으로, 미래 지능형 기기에 <span>필요한 효율적 컴퓨팅, 첨단 메모리 아키텍처, 애플리케이션 중심 설계를 결합한 새로운 시스템 레벨 솔루션을 모색한다. NUS는 집적회로와 컴퓨터 아키텍처, AI 모델 및 시스템 설계 전문성을 제공한다. 양 기관 </span><span>연구진은 연구과제와 인재 육성, 설계자산(IP) 개발, 기술 실증 등을 공동 수행할 예정이다.</span></p> <p contents-hash="4509c6f770470728e0b78d42fdf2761091801d0c8ae14a424b282a14c884a983" dmcf-pid="xPtbHo5Tav" dmcf-ptype="general">헬릭스는 AI 모델과 시스템 아키텍처를 비롯해 이종 가속기, 온칩 메모리 계층 구조, 회로 설계, 칩 통합 및 실리콘 구현을 아울러 전체 기술 스택을 연구한다. ST마이크로의 P18 18나노미터(nm) FD-SOI(Fully Depleted Silicon On Insulator) 기술과 임베디드 PCM(Phase Change Memory)에 기반한 메모리 중심 아키텍처, 인메모리 컴퓨팅, 확장 가능한 컴퓨팅-메모리 시스템에 중점을 둔다.</p> <p contents-hash="35cd38eec05d3b308d97ae74efa5b54f2542f5a5446209c42ff38549dc5c1830" dmcf-pid="yvordtnQaS" dmcf-ptype="general">P18 FD-SOI는 초저전력 동작과 적응형 바디 바이어싱(Adaptive Body-Biasing)을 지원한다. 임베디드 PCM은 온칩 SRAM 계층과 함께 동일한 다이 상에 고밀도 비휘발성 저장공간을 제공한다. 이들 기술을 결합해 활용하면 메모리 의존도가 큰 AI 워크로드에서 에너지 소비 대부분을 차지하는 오프칩 데이터 이동을 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="e0fb016d9a122b7d17bf129f922f3bbab82d3ac36b66bd5b113b8eb4792adf96" dmcf-pid="WTgmJFLxAl" dmcf-ptype="general">ST마이크로는 독자 P18 18nm FD-SOI 기술로 구현한 전용 설계 기반(Design Chassis)을 NUS에 제공해 기술과 엔지니어링 측면에서 헬릭스에 기여한다. 이 플랫폼은 ST마이크로의 실리콘, 아키텍처, 통합 및 엔지니어링 역량을 결합해 연구진이 새로운 AI 가속기 개념을 개발·통합·검증할 수 있는 산업 수준 기반을 제공한다.</p> <p contents-hash="0fb128d71e9bdc7d69d8e048b3b4c7e9b9ba7c692ee499e04dfd1a3f177d3bb9" dmcf-pid="Yyasi3oMgh" dmcf-ptype="general">이기종 기자(gjgj@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 네이버클라우드, 고성능 AI ‘착시’ 잡았다…세계 3대 학회서 쾌거 08-28 다음 유리기판 첨단 패키징 수율 40% 머물러···삼성·SK·LG 상용화 늦어지나 08-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
