$5 미크로컨트롤러에 GPT 스타일 트랜스포머 모델 구동: TinyML 2.0 시대

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석, DevOps

대상자

• 대상자: 임베디드 시스템 개발자, TinyML 및 에지 AI 개발자
• 난이도: 중급~고급 (TensorFlow Lite, STM32CubeAI, 양자화 기술 활용)

핵심 요약

• TensorFlow Lite 양자화와 트랜스포머 모델 압축을 통해 $5 STM32F746 미크로컨트롤러에 Tiny Transformer 모델(4-head, 2-layer) 구동 가능
• STM32CubeAI 도구를 사용해 .tflite 모델을 C 코드로 변환 및 최적화
• LoRa SX1278 모듈과 연동해 무선 통신 지원 가능, 스마트 농업 및 재난 모니터링 등 에지 AI 분야에 적합

섹션별 세부 요약

1. 인트로: 에지 AI와 TinyML 2.0의 가능성을 열다

• Edge AI의 등장으로 $5 미크로컨트롤러에도 딥러닝 모델 구동 가능
• Transformer 모델의 자원 소모 문제 해결을 위한 양자화 ♾, 트리밍, 효율적 어텐션 메커니즘 적용
• 예시 시나리오: 인터넷 없이 키워드 분류 및 의도 인식 가능

2. 모델 최적화 및 구현

• TensorFlow/Keras에서 Tiny Transformer 모델 구축 (4개 명령어 분류)

```python

model = Model(inputs, x)

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

```

• 양자화 적용: tf.lite.Optimize.DEFAULT 설정 후 .tflite 파일 생성
• STM32CubeAI를 통해 .tflite 모델을 C 소스 코드로 변환 (STM32F746 프로젝트 생성)

3. 에지 기기에서의 실시간 인퍼런스

• main.c에서 ai_model_run 함수를 호출해 입력/출력 버퍼 처리
• LoRa SX1278 모듈 연동:

```cpp

LoRa.begin(433E6);

LoRa.print("Intent: ");

LoRa.print(output_data[0]);

```

• 무선 통신 지원으로 스마트 농업, 재난 감지 시스템 등에 적용 가능

4. 응용 분야 및 장점

• 저전력, 무선, 클라우드 없이 동작하는 에지 AI 시스템
• TinyML 2.0 기반으로 AI의 대중화 및 개인정보 보호 가능
• 스마트 홈, 웨어러블 기기, 농업 자동화 등 다양한 분야에 확장 가능

결론

• TensorFlow Lite 양자화 + STM32CubeAI 도구 활용이 핵심, LoRa 모듈 연동으로 무선 통신 구현
• 에지 AI는 스마트 농업 및 재난 감지 등 실시간 처리가 필요한 분야에 적합한 다양한 활용 가능