Arduino VENTUNO Q 보드

Arduino VENTUNO Q 보드: 로봇 공학 및 물리적 AI를 위한 듀얼 브레인 엣지 AI SBC

 

Arduino VENTUNO Q 엣지 AI SBC를 살펴보세요. 듀얼 브레인 아키텍처, 최대 40 TOPS NPU, ROS 2 지원, 그리고 AI 및 로봇 개발을 위한 Arduino App Lab을 제공합니다.

 

 

Arduino VENTUNO™ Q Edge AI SBC

 

 

소개

 

엣지 인공지능(AI)은 틈새 연구 분야에서 벗어나 현대 임베디드 시스템의 필수 요소로 자리 잡았습니다. 로봇, 산업용 컨트롤러, 스마트 기기를 설계하는 사람들은 클라우드에 의존하는 대신, 지연 시간을 줄이고 개인정보 보호를 강화하며 신뢰성을 높이기 위해 기기 내에서 추론 기능을 구현해야 하는 필요성을 점점 더 많이 느끼고 있습니다. 그러나 현재 시판되는 대부분의 엣지 AI 보드는 추론 기능에만 최적화되어 있어, 동작 및 액추에이션에 필요한 밀리초 미만의 정밀한 결정론적 제어는 여전히 별도의 엔지니어링 과제로 남아 있습니다.

 

Mouser Electronics에서 구입 가능한 VENTUNO Q 는 이러한 격차를 직접적으로 해소합니다. 고성능 AI 프로세서와 실시간 마이크로컨트롤러를 결합한 듀얼 브레인 싱글 보드 컴퓨터(SBC)로 설계된 VENTUNO Q는 동일한 하드웨어에서 인지와 물리적 동작이 공존할 수 있도록 합니다. 이 글에서는 VENTUNO Q의 아키텍처, 하드웨어 사양, 개발 워크플로, 지원되는 AI 모델 및 VENTUNO Q가 구현하고자 하는 애플리케이션에 대해 자세히 살펴봅니다.

 

엣지 AI-로봇 융합 과제

 

기존의 엣지 AI 구축 방식은 지능과 제어 기능을 두 개의 서로 다른 플랫폼으로 분리하는 경우가 많습니다. 하나는 신경망 추론을 위한 리눅스 기반 SBC이고, 다른 하나는 모터, 센서, 그리고 타이밍이 중요한 I/O를 관리하는 별도의 마이크로컨트롤러입니다. 이러한 분리 방식은 기능적으로는 가능하지만, 통신 지연을 유발하고, 자재 명세서(BOM)의 복잡성을 증가시키며, 펌웨어 조정을 어렵게 하고, 엔지니어링 팀이 두 개의 병렬 개발 파이프라인을 유지해야 하는 문제를 야기합니다.

 

로봇공학, 산업 자동화, 그리고 AI가 물리적 액추에이터를 직접 제어해야 하는 모든 애플리케이션은 단순한 추론 처리량 이상의 것을 요구합니다. 이러한 애플리케이션은 단일하고 일관된 시스템 내에서 동기화된 인지(시각, 청각, 언어 이해)와 결정론적 동작(모터 제어, CAN 네트워크, GPIO 타이밍)을 필요로 합니다. VENTUNO Q는 이러한 융합을 중심으로 설계되었습니다.

 

이중 두뇌 아키텍처

 

• AI 브레인인 퀄컴® 드래곤윙™ IQ-8275는 모든 고성능 연산을 처리합니다. 이 칩은 8코어 퀄컴 크리오™ CPU, 퀄컴 아드레노™ 623 GPU, 최대 40 TOPS의 고밀도 성능을 제공하는 퀄컴 헥사곤™ NPU, 그리고 퀄컴 스펙트라 692 이미지 신호 처리기를 통합하고 있습니다. 이러한 조합은 대규모 비전 모델, 언어 모델, 멀티모달 AI 워크로드 등 복잡한 신경망 추론을 실시간으로 지원합니다.
• Action Brain — STM32H5F5 는 250MHz Arm® Cortex®-M33 마이크로컨트롤러로, 4MB 플래시 메모리와 1.5MB SRAM을 탑재하고 있으며, Zephyr 실시간 운영 체제에서 Arduino 코어를 실행합니다. 이 칩은 안전에 중요한 제어 루프와 진동 없는 모터 작동에 필수적인 GPIO, PWM, CAN-FD 인터페이스에서 안정적이고 결정적인 응답을 보장합니다.

 

두 프로세서는 원격 프로시저 호출(RPC) 브리지를 통해 통신하며, 이를 통해 AI 두뇌는 고수준 결정을 내리고 액션 두뇌는 이를 실시간으로 실행할 수 있습니다. 이는 멀티보드 통합으로 인한 오버헤드를 제거하고 인지와 물리적 반응 사이의 지연 시간을 획기적으로 줄입니다.

 

주요 하드웨어 사양

 

VENTUNO Q는 고성능 엣지 AI 배포에 최적화된 메모리, 스토리지 및 연결성을 갖춘 생산 등급 워크로드용으로 설계되었습니다. 고대역폭 LPDDR5 메모리는 동시 멀티 모델 추론을 지원하며, 트리플 MIPI-CSI 카메라 기능은 스테레오 심도, 다각도 검사 및 360도 인식을 지원합니다. CAN-FD를 탑재하여 산업용 모터 제어 및 차량용 네트워크에 즉시 적용할 수 있습니다.

 

Arduino App Lab을 활용한 통합 개발

 

하드웨어 기능은 개발자가 효율적으로 접근할 수 있을 때 비로소 진가를 발휘합니다. VENTUNO Q에 탑재된 Arduino App Lab은 임베디드 C/C++ 스케치, Python 스크립트, AI 모델 배포를 하나의 일관된 워크플로로 통합하는 통합 개발 환경입니다. 이제 엔지니어는 MCU와 시스템의 Linux 측 개발을 위해 별도의 툴체인을 전환할 필요가 없습니다.

 

VENTUNO Q는 다양한 팀 워크플로에 맞춰 두 가지 설정 모드를 지원합니다.

 

싱글 보드 컴퓨터 모드 — 모니터, 키보드, 마우스를 연결하면 Arduino App Lab이 기본적으로 실행되는 완벽한 Linux 데스크톱 환경을 경험할 수 있습니다.

 

PC 기반 모드 — USB-C 또는 네트워크를 통해 보드를 노트북이나 데스크톱에 연결하고 호스트 컴퓨터에서 Arduino App Lab을 실행합니다.

 

Arduino App Lab은 개발자의 선택을 제한하지 않습니다. MPU는 완전한 Ubuntu 또는 Debian 운영 체제를 실행하므로 VS Code, PyCharm, Docker 컨테이너, Python 가상 환경 및 SSH 기반 원격 개발과 같은 표준 도구가 모두 예상대로 작동합니다.

 

빠른 배포를 위한 즉시 실행 가능한 AI 모델

 

VENTUNO Q는 Edge Impulse 및 Qualcomm AI Hub와의 통합을 통해 NPU에 최적화된 다양한 사전 최적화 모델 라이브러리에 액세스할 수 있도록 제공됩니다. 개발자는 별도의 설정 없이 바로 다음과 같은 모델을 배포할 수 있습니다.

 

• 로컬 LLM — 클라우드 의존성이나 데이터 전송 없이 기기 내에서 자연어를 이해하는 Qwen.
• 로컬 VLM — 이미지 캡션, 장면 이해 및 OCR을 위한 Qwen VLM.
• 음성 인식 — Whisper는 자동 음성 인식을, Melo TTS는 자연스러운 음성 합성을 지원하여 완전 오프라인 대화형 인터페이스를 구현합니다.
• 비전 — 실시간 객체 추적을 위한 YOLO-X, 손 및 제스처 인식을 위한 MediaPipe, 그리고 신체 자세 추정을 위한 PoseNet.

 

사용자 지정 워크로드의 경우, Edge Impulse 파이프라인을 통해 팀은 학습 데이터를 업로드하고, 클라우드 측에서 학습하고, Dragonwing IQ8 NPU에 맞게 자동으로 양자화하고, 한 번의 클릭으로 Arduino App Lab에 직접 배포할 수 있습니다.

 

로봇공학 및 물리적 작동을 위해 설계되었습니다.

 

VENTUNO Q는 물리적 세계를 움직이고, 조작하고, 반응해야 하는 시스템을 위해 처음부터 설계되었습니다. 고급 로봇 개발을 위한 ROS 2와의 네이티브 호환성을 제공하며, App Lab에는 일반적인 기능을 재사용 가능하고 접근성이 뛰어난 구성 요소로 묶은 사전 제작된 Robotics Bricks가 포함되어 있습니다. 서브밀리초 단위의 GPIO, PWM 및 CAN-FD 응답을 통해 실시간 모터 및 액추에이터 제어가 지원됩니다. Arduino UNO™ Shield, UNO Carrier, Raspberry Pi HAT 및 Arduino Modulino™ 노드와의 호환성을 통해 맞춤형 하드웨어 설계 없이도 프로토타이핑 옵션을 확장할 수 있습니다.

 

결론

VENTUNO Q는 인공지능과 물리적 제어를 위해 별도의 하드웨어가 필요했던 엣지 AI 분야의 오랜 공백을 메웁니다. 40 TOPS급 AI 프로세서와 결정론적 실시간 마이크로컨트롤러를 단일 보드에 탑재하고, 통합 개발 환경 및 엄선된 AI 모델 라이브러리를 제공함으로써 로봇, 산업 시스템 및 지능형 엣지 디바이스의 프로토타입 개발부터 양산까지 걸리는 시간을 단축합니다.

 

VENTUNO Q는 Mouser Electronics를 통해 구매할 수 있습니다. 제품 페이지를 방문하여 사양, 구매 가능 여부 및 개발 리소스를 확인하세요.

 

기사 출처를 링크로 연결합니다

 

하드웨어 스펙과 사양