IoT AI 칩셋 수익, 2030 년까지 $ 7.3B 초과
NPUs는 개인 및 업무용 기기에서 TinyML을 위해 확립되었지만, IoT 응용 분야에서 도입되기 시작한 것은 최근의 일입니다.
임베디드 칩셋 벤더들은 신경망 워크로드를 효율적으로 실행할 수 있는 아키텍처 덕분에 사물인터넷(IoT) 응용 분야를 위한 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)에 점점 더 집중하고 있습니다. 사용자가 가장자리 단에서 더 깊은 통찰력과 지능을 요구함에 따라, NPU는 기존 마이크로컨트롤러(MCU)의 점유율을 낮추면서 전체 출하량에서 차지하는 비중이 증가할 것입니다. ABI Research에 따르면 IoT 응용 분야를 위한 AI 전용 칩셋의 수익은 2030년까지 73억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.
“개인 및 업무용 기기(PWD)에서의 TinyML 응용 분야를 위한 NPU는 잘 확립되어 있습니다. 그러나 이 기기 세그먼트 외부에서는 아직 초기 단계에 있으며, ST마이크로일렉트로닉스, 인피니온, NXP 반도체와 같은 주요 벤더들이 임베디드 포트폴리오에 이러한 유형의 ASIC을 도입하기 시작한 지 얼마 되지 않았습니다.”라고 ABI Research의 산업 분석가인 폴 셸은 말했습니다. “PWD를 스크리닝하면 스마트 홈과 제조업을 포함한 15개 세그먼트 전반에 걸친 IoT 응용 분야 모델링에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.”
소프트웨어 측면에서는 Syntiant, GreenWaves, Aspinity, Innatera와 같은 스타트업을 포함하여 대형 및 소형 벤더 모두에게 포괄적인 MLOps 툴체인이 이제 ‘필수’ 요소가 되었습니다. 대형 폼 팩터의 경우, 소프트웨어 제품에 대한 투자가 하드웨어 R&D와 종종 병행되며, Eta Compute는 NXP와 파트너십을 맺어 Aptos 소프트웨어 플랫폼을 라이선스했습니다. 이러한 혁신들은 내부 데이터 과학 인재에 대한 필요성을 줄여 TinyML의 배포를 민주화합니다.
NPU와 일부 FPGA와 같은 고성능 아키텍처를 임베디드 기기에 통합함으로써 머신 비전 용도의 객체 감지부터 간단한 객체 분류, 그리고 오디오 기반 분석을 위한 일부 자연어 처리(NLP)에 이르기까지 기기에서 실행할 수 있는 응용 분야의 범위가 확대될 것입니다. “PC와 게이트웨이와 같은 대형 에지 폼 팩터로의 추세는 네트워크 비용과 클라우드 의존도를 줄여 AI의 확장성을 돕습니다. 결과적으로 우리는 주로 주요 산업 기반이 IoT 배포를 업그레이드하고, 차량의 지능이 증가하며, 스마트 홈 기기가 발전함에 따라 이러한 혁신에 의해 주도되는 TinyML 시장의 성장을 기대합니다.”
게시원: International Electronic Commerce, Google 자동 번역