엣지 AI가 어떻게 디바이스에서 안전하고 효율적인 실시간 AI 처리를 지원하여 의료 및 자율 주행 차량과 같은 산업을 혁신하는지 알아보세요.
엣지 AI는 데이터 생성 소스와 가까운 하드웨어 디바이스에서 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 알고리즘을 로컬로 처리하는 분산형 컴퓨팅 패러다임입니다. Edge AI는 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 대신 디바이스 자체에서 직접 추론을 수행합니다. 이 접근 방식은 지연 시간을 크게 줄이고 데이터 프라이버시를 강화하며 대역폭 요구 사항을 낮추기 때문에 즉각적인 결과가 필요하고 간헐적으로 또는 인터넷 연결이 없는 상태에서 작동해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다. 에지 AI 시장의 성장은 다양한 산업 분야에서 채택이 증가하고 있음을 반영합니다.
일반적인 엣지 AI 워크플로에서 데이터는 물리적 디바이스의 카메라나 마이크와 같은 센서로 수집됩니다. 그런 다음 이 데이터는 디바이스의 로컬 프로세서에서 실행되는 사전 학습되고 최적화된 ML 모델에 직접 공급됩니다. 특수 AI 가속기 또는 시스템 온 칩(SoC)인 프로세서는 모델을 실행하여 물체를 식별하거나 명령을 인식하는 등의 출력을 생성합니다. 이 전체 프로세스는 외부 네트워크에 의존하지 않고 밀리초 단위로 이루어집니다.
이를 달성하려면 고효율 모델과 특수 하드웨어가 필요합니다. 엣지 디바이스의 제한된 연산 및 메모리 제약 조건에 맞게 모델 양자화 및 모델 가지치기와 같은 기술을 통해 모델을 최적화해야 합니다. 하드웨어 솔루션은 NVIDIA Jetson과 같은 강력한 모듈부터 저전력 마이크로컨트롤러, Google Edge TPU 및 Qualcomm AI 엔진과 같은 특수 가속기에 이르기까지 다양합니다.
밀접한 관련이 있지만 엣지 AI와 엣지 컴퓨팅은 서로 다른 개념입니다.
엣지 AI는 특히 컴퓨터 비전 분야에서 가장 필요한 곳에 지능적인 실시간 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 산업을 혁신하고 있습니다.
이러한 장점에도 불구하고 엣지 AI를 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다. 엣지 디바이스의 컴퓨팅 성능 과 메모리가 제한되어 있기 때문에 개발자는 YOLO 제품군과 같은 고효율 모델과 NVIDIA TensorRT 및 Intel의 OpenVINO와 같은 최적화 프레임워크를 사용해야 합니다. 수천 개의 분산된 디바이스에서 모델 배포 및 업데이트를 관리하는 일은 복잡할 수 있으며, 강력한 MLOps 플랫폼과 Docker와 같은 컨테이너화 도구가 필요한 경우가 많습니다. 또한 다양하고 예측할 수 없는 실제 환경에서 일관된 모델 정확도를 보장하는 것은 개발자에게 여전히 중요한 장애물입니다.
