아나로그디바이스, ‘피지컬 AI’ 개발 가속… CodeFusion Studio 2.0 공개

분산된 AI 툴체인 통합… ‘자작 모델 가져오기’부터 이기종 하드웨어 배포까지 엔드투엔드 워크플로우 지원

임베디드 AI 개발의 장벽은 높다. AI 전문가가 만든 모델을 저전력 마이크로컨트롤러나 고성능 DSP 같은 실제 하드웨어에 효율적으로 이식하는 과정은, 마치 서로 다른 언어를 사용하는 두 전문가가 협업하는 것과 같이 복잡하고 단절되어 있었다.

이러한 ‘툴체인 단절’ 문제를 해결하기 위해, 세계적인 반도체 선도기업 아나로그디바이스(Analog Devices, ADI)가 자사의 오픈소스 임베디드 개발 플랫폼을 대대적으로 업그레이드한 ‘CodeFusion Studio™ 2.0’을 발표했다. 이번 릴리스는 단순한 업데이트가 아닌, AI 개발의 컨셉트 기획 단계부터 실제 배포까지의 전 과정을 간소화하려는 ADI의 강력한 의지가 담겨 있다.

ADI 소프트웨어 및 디지털 플랫폼 그룹의 롭 오샤나(Rob Oshana) 수석 부사장은 “차세대 임베디드 인텔리전스 시대에는 AI 개발 과정에서 어려움이 없어야 한다”며, “CodeFusion Studio 2.0은 분산된 AI 워크플로우를 매끄럽게 통합함으로써 사용자의 개발 경험을 혁신한다”고 밝혔다. 그는 이어 “이를 통해 개발자는 ADI의 첨단 제품이 가진 모든 잠재력을 손쉽게 활용하여 혁신에 집중하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다”고 말했다.

‘툴체인 단절’ 해소… 엔드투엔드 AI 워크플로우 구현

이번 CodeFusion Studio 2.0의 가장 큰 혁신은 완전한 ‘엔드투엔드 AI 워크플로우’를 지원한다는 점이다.

기존에는 AI 모델 개발과 임베디드 시스템 적용 툴이 분리되어 개발자의 복잡성을 가중시켰다. 하지만 이제 개발자들은 자신이 직접 설계한 모델을 가져와(Bring-Your-Own-Model), 저전력 엣지 디바이스부터 고성능 디지털 신호 프로세서(DSP)에 이르기까지 ADI의 광범위한 프로세서 및 마이크로컨트롤러 포트폴리오 전반에 걸쳐 효율적으로 배포할 수 있게 되었다.

플랫폼은 마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)를 기반으로 하며, 내장된 모델 호환성 검사기, 성능 프로파일링 툴, 최적화 기능을 제공해 신뢰성 있는 배포와 제품 출시 기간 단축을 보장한다.

특히 주목할 점은 오픈소스 기반을 강화했다는 것이다. 새로운 제퍼(Zephyr) 기반 모듈형 프레임워크는 인공지능/머신러닝(AI/ML) 처리 작업에 대한 런타임 성능 프로파일링을 지원한다. 이를 통해 개발자는 계층별(layer-by-layer) 분석을 수행하고, ADI의 이기종 플랫폼 간 원활한 통합을 경험할 수 있다. 이러한 툴체인 통합은 머신러닝 배포를 획기적으로 간소화하고 시스템 성능에 대한 이해를 높인다.

이기종 시스템과 ‘피지컬 AI’ 겨냥한 ADI의 전략

최신 임베디드 시스템은 여러 개의 코어가 복합적으로 작동하는 ‘이기종(Heterogeneous) 시스템’이 대세다. 업데이트된 ‘CodeFusion Studio System Planner’는 이제 멀티코어 애플리케이션과 더 많은 디바이스를 지원하며, 통합 구성 툴은 ADI 하드웨어 에코시스템 전반의 복잡성을 줄여준다. 또한, 코어 덤프 분석 및 GDB(GNU debugger) 지원을 포함한 통합 디버깅 기능으로 문제 해결 속도를 높였다.

이번 2.0 릴리스는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 구현하려는 ADI의 미래 지향적인 디지털 로드맵에서 중요한 이정표다.

ADI의 폴 골딩(Paul Golding) 엣지 AI 및 로봇공학 부문 부사장은 “물리적 환경을 인식해야 하는 AI 솔루션을 제공하는 기업들이 산업을 변화시키고 있다”고 말했다. 그는 “ADI가 개발자들로 하여금 보드에 물리적으로 접근하지 않아도 ADI 하드웨어에서 AI 모델을 원활하게 최적화, 배포 및 평가할 수 있게 하는 에코시스템을 구축하려는 이유가 바로 여기에 있다”고 강조했다.

CodeFusion Studio 2.0은 고객에게 ‘피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence, PI)’를 제공하기 위한 ADI의 핵심 전략 중 하나다. ADI는 궁극적으로 고객이 현실 세계의 물리적 제약 조건 안에서 인지하고(sense), 추론하며(infer), 동작하는(act) 시스템을 구축할 수 있도록 지원할 것이다.