STMicroelectronics와 NUS, HELIX 연구소 출범…엣지 AI를 칩 단계로 확장

STMicroelectronics와 싱가포르국립대(NUS)가 차세대 엣지 AI의 하드웨어 기반을 만들기 위한 ST–NUS HELIX 기업 연구소를 열었다. NUS 공학디자인대학은 8월 25일 프로젝트 세부 내용을 공개했으며 공식 출범식은 8월 24일 열렸다. HELIX는 Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration의 약자로, AI 시스템이 클라우드 데이터센터에만 의존하지 않고 물리적 장치 위에서 직접 보고, 추론하고, 행동하게 만드는 것이 목표다.

이번 협력은 ST의 반도체 엔지니어링 역량과 NUS의 집적회로, 컴퓨터 아키텍처, AI 모델, 시스템 설계 연구를 결합한다. 연구소는 NUS 공학디자인대학에 설치되고 컴퓨팅스쿨도 참여한다. 싱가포르 Research, Innovation and Enterprise 2025 계획의 지원을 받으며, Low Yen Ling 선임국무장관이 출범식에 참석했다. 이는 단순한 산학 협력을 넘어 싱가포르가 반도체와 AI 역량을 강화하려는 산업 전략과도 연결된다.

엣지 AI는 로봇, 드론, 산업 센서, 차량, 지능형 기기로 모델이 이동하면서 중요성이 커지고 있다. 클라우드 AI는 강력하지만 지연 시간, 대역폭, 개인정보 노출, 연결 의존성 문제가 있다. 특히 물리적 몸을 가진 AI에서는 이런 제약이 치명적일 수 있다. 드론은 센서 데이터를 해석하기 위해 항상 원격 서버를 기다릴 수 없고, 사람 가까이에서 작동하는 로봇은 빠르고 신뢰할 수 있는 현장 처리와 제어가 필요하다.

HELIX는 이 문제를 전체 기술 스택에서 다룬다. ST와 NUS에 따르면 연구는 AI 알고리즘, 가속기 아키텍처, 메모리 시스템, 회로 설계, 칩 통합, 실리콘 구현까지 포함한다. 특히 메모리 중심 아키텍처, 인메모리 컴퓨팅, 확장 가능한 연산 및 메모리 시스템에 초점을 맞춘다. AI 하드웨어에서는 계산 자체보다 메모리와 프로세서 사이의 데이터 이동이 더 많은 에너지를 쓰는 경우가 많아, 이 방향은 실제 장치 배치에 중요하다.

ST는 자체 P18 18나노 FD-SOI 기술과 임베디드 상변화 메모리를 활용한 전용 설계 플랫폼을 NUS에 제공한다. FD-SOI는 저전력 동작과 적응형 바디 바이어싱을 지원하고, 임베디드 비휘발성 메모리는 칩 외부 데이터 이동을 줄일 수 있다. 연구자들은 기본 인프라를 처음부터 만들 필요 없이 새로운 AI 가속기 개념을 검증하는 데 더 집중할 수 있다. ST 입장에서도 학술 연구와 산업 적용 사이의 거리를 줄이는 효과가 있다.

HELIX의 즉각적 결과물은 연구 패키지, 시제품, 지식재산, 기술 시연이 될 것이다. 장기적 중요성은 이를 로봇, 드론, 지능형 장치에 쓰일 수 있는 확장 가능한 엣지 AI 플랫폼으로 바꿀 수 있느냐에 달려 있다. 성공한다면 AI 경쟁의 일부는 거대 데이터센터에서 더 작고 전력 효율적이며 실제 물리 세계로 들어가는 시스템으로 이동할 수 있다.