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[IT뉴스]시마AI, 드론 AI칩 시장 정조준…'원칩·AI SDK'로 엔비디아에 도전

온카뱅크관리자

2026-09-17 18:27:26

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 NPU·CPU·비전엔진 하나로 통합…저전력·저지연 드론 연산 공략 [반도체레이다]
 팔레트 니트로 개발 장벽 낮춰…한국 방산·농업용 드론 시장도 겨냥
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 [디지털데일리 고성현기자] 시마AI(SiMa.ai)가 드론과 로봇 등 피지컬AI 시장 공략에 속도를 낸다. 범용 GPU 대신 저전력·저지연에 초점을 맞춘 시스템온칩을 앞세워 기존 엔비디아 중심의 판도를 바꾸겠다는 포부다.
 두르가 페디레디(Durga Peddireddy) 시마AI 부사장은 17일 서울 양재 하이브랜드에서 열린 '드론 서밋 &amp; 시마AI 기술 데모'에서 "시마AI는 하나의 칩(One Chip, SoC: System on Chip), 하나의 플랫폼을 제공한다. 하나의 하드웨어와 하나의 소프트웨어 스택으로 구성된 아키텍처를 드론과 로봇 등 다양한 버티컬에 적용할 수 있다"고 밝혔다.
 시마AI는 2018년 미국 캘리포니아주 새너제이에 설립된 피지컬 AI 반도체 기업이다. 머신러닝 시스템온칩(MLSoC) '모달릭스(Modalix)'를 주력으로 설계·개발해 드론과 로봇 등 모빌리티 분야에 공급하고 있다. 한국에는 2023년 11월 시마테크놀러지스코리아를 설립해 반도체 칩 판매와 기술 지원 사업을 전개하고 있다.
 2세대 칩인 모달릭스는 AI용 추론 가속기(NPU)와 CPU, 비전 처리 엔진과 이미지센서(ISP) 등을 통합한 시스템온칩이다. 별도 NPU 칩이나 CPU 없이 하나의 칩 만으로 온디바이스 AI를 구현할 수 있도록 초점을 맞췄다.
 페디레디 부사장은 시마AI가 구현한 원칩 형태의 솔루션이 드론과 로봇 등에서 저전력·고성능, 가격 경쟁력 측면에서 우위를 점할 수 있을 것으로 봤다.
 그는 "드론 시장의 가장 큰 기술적 과제 중 하나는 크기, 무게, 전력과 비용"이라며 "GPS와 GNSS 항법 신호가 교란되는 환경, 영상 안정화, 안개가 끼거나 전선이 많은 환경, 터널 아래와 같은 극한 조건에서도 정밀하게 기동할 수 있어야 한다"고 말했다.
 이어 "모달릭스는 제어(control), 인식(perception), 통신(communication)을 위한 컴퓨팅 역할을 하나의 칩에서 할 수 있다"며 "추가적인 연산을 위해 별도의 하드웨어를 둘 필요가 없다"고 설명했다.
 엔비디아 등이 주력하는 범용 GPU와의 차별점으로 데이터 처리 구조도 꼽았다. 드론은 카메라와 각종 센서에서 들어오는 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 만큼 메모리 이동 과정에서 발생하는 지연시간(Latency)을 최대한 줄여야 한다. 프로세서가 연산된 데이터를 가져오기 위해 거치는 복사→이동 과정을 최적화해 이에 대한 지연시간을 줄였다는 게 시마AI의 설명이다.
 페디레디 부사장은 "엔비디아 같은 방식에서는 프레임을 가져와 저장하고 다시 프레임을 가져와 처리해야 할 때가 있다. 버퍼 하나에서 다른 버퍼로 복사하는 데 시간이 걸릴 수 있는 것"이라며 "반면 모달릭스는 데이터를 가져와 바로 처리할 수 있기 때문에 여러 버퍼에 데이터를 쌓은 뒤 처리하면서 발생하는 오버헤드가 없도록 했다"고 강조했다.
 실제 비행 환경에서의 영상 인식 성능 역시 차별화 요소다. 드론은 전선처럼 작고 얇은 물체를 식별하거나 저조도·안개 등 시야가 제한된 환경에서도 주변 사물을 정확히 구분해야 한다. AI 기반 영상 보정과 전통적인 컴퓨터비전 처리를 결합해 이미지 품질을 높이고, 작은 물체의 위치와 형태를 정밀하게 인식할 수 있도록 했다.
 페디레디 부사장은 "전선처럼 작은 물체를 탐지하고 구분하는 것은 가장 큰 과제 중 하나"라며 "저조도 환경에서는 이미지 센서에서 들어오는 데이터를 AI로 향상시켜 물체가 무엇인지 볼 수 있다"고 설명했다.
 또 "AI와 전통적인 컴퓨터비전을 결합한 하이브리드 방식으로 물체가 무엇인지, 어디에 있는지를 이해할 수 있다"며 "전선인지 다른 물체인지를 구분해야 드론이 이를 피해 기동할 수 있다"고 말했다.
 시마AI는 이 같은 MLSoC를 바탕으로 저가 FPV 드론보다는 높은 수준의 자율성이 필요한 시장을 주요 타깃으로 삼고 있다. 산업 검사와 방산, 농업 등 드론이 주변 환경을 스스로 인식하고 판단해야 하는 분야가 중심이다. 한국에서도 안보 환경을 고려한 방산용 드론과 농촌 인력 부족에 대응할 농업용 드론 시장을 주요 사업 기회로 보고 있다.
 페디레디 부사장은 "우리가 집중하는 것은 자율성이 필요한 드론이다. 지능이 필요하고 정밀하고 정확해야 하는 영역에서 시마AI가 들어간다"며 "한국과 미국은 매우 긴밀하고, 한국 역시 자체 산업과 국가를 보호하기 위해 드론을 개발할 필요가 있다. 또 한국에서는 방산 시장도 큰 점도 고려 대상"이라고 설명했다.
 이어 "특히 한국에서는 농촌에서 젊은 인구가 부족해 농사를 짓는 데 어려움이 있기 때문에 농업용 드론 시장도 클 수 있다. 이에 따라 농업 분야로도 솔루션을 확대할 계획"이라고 덧붙였다.
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 엔비디아 중심의 AI 드론 개발 환경에서 신규 플랫폼 도입 부담을 줄이기 위한 방안도 소개됐다. 시마AI가 지난 6월 출시한 소프트웨어개발도구(SDK) '팔레트 니트(Palette Neat)'는 개발자가 새로운 칩의 구조나 레퍼런스 매뉴얼을 직접 익히지 않아도 AI를 활용해 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. 기존 엔비디아용 코드와 AI 모델을 시마AI 환경으로 옮기는 작업에도 활용할 수 있다.
 이형근 시마테크놀러지스코리아 이사는 "엔비디아 GPU와 시마AI MLSoC는 구조적으로 완전히 다르기 때문에 개발자가 이런 내용을 모두 이해하면서 직접 코딩할 필요가 없다"며 "새로운 플랫폼의 구조나 개발 방식을 처음부터 익히지 않아도 기존 개발 자산을 활용할 수 있다는 점이 장점"이라고 말했다.
 이 이사는 "기존 AI 모델을 ONNX 파일로 변환해 시마AI용으로 컴파일한 뒤, 엔비디아 애플리케이션 코드와 시마AI가 제공하는 예제를 함께 참조시킬 수 있다"며 "AI가 이를 바탕으로 시마AI 환경에서 실행할 수 있는 애플리케이션을 만들어주는 구조"라고 설명했다.
 이 이사는 "새로운 솔루션을 선택하면 제품과 소프트웨어 툴을 다시 이해하는 데 3~6개월이 걸릴 수 있고, 현업 개발자 입장에서는 기존 업무를 하면서 새로운 플랫폼을 다시 공부해야 한다는 부담이 있었다"며 "이 같은 고객 피드백을 바탕으로 약 1년간 팔레트 니트를 개발했고, 지난 6월 공식 발표한 이후 시장 반응도 상당히 좋은 상황"이라고 전했다.
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