생성 AI가 임베디드 시스템에 혁명을 일으킬까요? ChatGPT 및 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 생성 AI의 놀라운 잠재력을 보여주었지만, 이러한 모델은 리소스 집약적이고 엄청난 컴퓨팅 성능을 요구합니다. 제한된 하드웨어를 가진 임베디드 시스템은 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을까요? 해답은 적응과 혁신에 있습니다.

## 임베디드 시스템을 위한 생성 AI의 이점

이러한 어려움에도 불구하고, 임베디드 시스템에서 생성 AI의 매력은 강력합니다. 새로운 데이터를 “기억”하고 맥락화하는 능력은 더욱 지능적이고 자율적인 시스템으로의 문을 열어줍니다. 이는 더 나은 자연어 이해, 텍스트 생성, 복잡한 명령 구현, 그리고 센서 입력에 대한 더욱 스마트한 응답으로 이어집니다. 실시간 번역을 제공하는 스마트 안경이나 사용자 행동을 학습하고 독립적인 결정을 내리는 의료 기기를 상상해 보세요. 이러한 가능성은 엣지에서 생성 AI의 필요성을 높이고 있습니다.

## 하드웨어 한계 극복

테라바이트 단위로 측정되는 LLM의 메모리 사용량은 상당한 장애물입니다. 양자화와 같은 기술을 사용하더라도 임베디드 시스템의 제약 조건에 맞춰 이러한 모델을 축소하는 것은 거의 불가능합니다. 해결책은 LLM을 완전히 우회하고 제한된 리소스에 맞춰 특별히 설계된 모델을 도입하는 것입니다. 생성적 AI 요소로 강화된 소규모 언어 모델(SLM), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN)이 실행 가능한 대안으로 떠오르고 있습니다.

## 제어 회로의 미래

엣지 컴퓨팅에 맞춰 개발된 이러한 새로운 AI 모델은 제어 회로에 고유한 요구 사항을 제시합니다. 오늘날의 AI 지원 회로는 얼굴 인식 및 키워드 인식과 같은 작업에 탁월하여 초당 수백 기가 연산(GOPS)을 달성합니다. 그러나 엣지에서 생성적 AI를 구현하려면 2030년까지 초당 10테라 연산(TOPS)으로 도약해야 합니다. 이를 위해서는 전력 효율성과 비용 효율성을 유지하면서 CPU, GPU, 전용 신경망 처리 장치(NPU)를 결합하는 고급 아키텍처가 필요합니다. 임베디드 시스템의 미래는 생성적 AI의 계산적 요구를 처리할 수 있는 제어 회로에 달려 있으며, 이를 통해 광범위한 애플리케이션에 지능적이고 자율적인 기능을 제공합니다.