Axelera AI는 Voyager Toolkit을 활용한 개발 속도를 높여주는 AI 기반 어시스턴트인 Voyager Wingman을 출시했습니다. 이 도구는 지난 1월 CES에서 처음 공개되었으며, 이번 정식 출시를 앞두고 광범위한 테스트를 거쳤습니다. Wingman을 통해 개발자는 자연어를 사용하여 Voyager SDK와 Axelera의 전체 문서 세트를 검색할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 AI 파이프라인 구축, 문제 디버깅, 애플리케이션 문제 해결 등을 수동으로 참조 문서를 찾아보는 수고 없이 효율적으로 수행할 수 있습니다. Axelera의 자체 테스트 결과, Wingman의 성능은 Claude Code만 사용하는 경우보다 20~30% 더 뛰어난 것으로 나타났습니다.
전용 하드웨어용 AI 애플리케이션 구축에는 모델 자체 외에도 상당한 추가 작업이 필요합니다. 모델 내보내기 및 컴파일, 파이프라인 구성, 성능 튜닝, 출력 검증 등 모든 과정에 시간이 소요됩니다. Wingman은 이러한 프로세스를 지원하는 도구로서, 개발자가 필요한 모든 정보를 직접 조합할 필요 없이 Axelera의 SDK, 문서, 전체 소프트웨어 저장소에 직접 접근할 수 있도록 설계되었습니다. Metis 및 Europa 엣지 추론 플랫폼을 개발한 유럽 AI 반도체 기업인 Axelera는 자사 하드웨어가 통신, 항공우주, 기업 등 다양한 분야의 500개 이상의 고객사에 배포되었다고 밝혔습니다.
핵심 기능
Wingman은 Axelera가 말하는 개발자들이 가장 많은 시간을 소비하는 네 가지 영역을 중심으로 구축되었습니다. 첫 번째는 파이프라인 구축으로, 개발자는 모델, 전처리 및 후처리 단계, 다단계 파이프라인 등 원하는 애플리케이션을 설명할 수 있으며, Wingman은 이러한 설명을 바탕으로 작동하는 컴퓨터 비전 파이프라인을 구축하는 데 도움을 줍니다.
두 번째는 성능 튜닝입니다. Wingman은 개발자가 컴파일러 옵션을 직접 설정하는 대신, Axelera 하드웨어에서 처리량을 극대화하기 위한 특정 최적화 기법과 컴파일러 구성을 제안할 수 있습니다.
세 번째는 문제 해결입니다. Wingman은 구성 오류, 장치 열거 문제, 모델 컴파일 실패 등 일반적인 오류 패턴을 인식하고 오류를 표시하는 데 그치지 않고 개발자가 해결 방법을 찾을 수 있도록 안내합니다.
네 번째 영역은 문서 접근성입니다. 개발자는 지원되는 연산자, API, 런타임 동작 또는 구성 구문에 대해 직접 질문하고 참조 자료를 뒤져보는 대신 예제를 포함한 맥락에 맞는 답변을 받을 수 있습니다.
접근 및 배포
Voyager Wingman은 이제 웹 기반 채팅 인터페이스와 독립 실행형 앱으로 제공됩니다. 기존 AI 코딩 프레임워크용 플러그인 또는 스킬은 추후 출시될 예정입니다. 모든 접근 방식을 통해 Wingman은 개발자가 아무것도 다운로드하거나 수동으로 업데이트할 필요 없이 툴킷 업데이트, 새로운 예제 및 문서 변경 사항을 자동으로 최신 상태로 유지하도록 설계되었습니다.
웹 기반 채팅을 통해 개발자는 단일 링크로 모든 플랫폼에서 액세스할 수 있으므로 로컬에 아무것도 설치하지 않으려는 팀의 온보딩이 간소화됩니다. 플러그인 또는 스킬이 출시되면 기존 개발자 워크플로에 통합되어 설정 변경이나 소스 코드 외부 노출 없이 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
이용 가능 여부 (Availability)
Voyager Wingman은 Axelera 개발자 커뮤니티 및 고객 포털을 통해 이용할 수 있습니다. 채팅 버전은 프리미엄 모델로 운영되어 개발자가 유료 사용을 결정하기 전에 무료 크레딧을 사용하여 어시스턴트를 체험해 볼 수 있습니다. 독립형 앱은 자체 API 자격 증명을 제공하는 방식으로 무료로 사용할 수 있습니다.
Axelera의 고객 엔지니어링 및 성공 담당 부사장인 Bram Verhoef는 이 플랫폼의 목표는 Voyager Toolkit에 이미 익숙한 전문가뿐만 아니라 모든 경험 수준의 개발자가 Axelera 하드웨어에서 엣지 AI 개발에 접근할 수 있도록 하는 것이라고 말했습니다.
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