에지 컴퓨팅

엣지 컴퓨팅은 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약하기 위해 연산 및 데이터 스토리지를 필요한 위치에 더 가깝게 배치하는 분산 컴퓨팅 패러다임입니다. 원시 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 보내 처리하는 대신, 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스에서 로컬로 또는 데이터 소스 근처에서 연산을 수행합니다. 이 "엣지"는 스마트폰 또는 IoT 센서에서 공장 현장의 로컬 서버에 이르기까지 모든 것이 될 수 있습니다. 이 접근 방식은 많은 최신 AI 애플리케이션에 필요한 짧은 대기 시간을 달성하는 데 기본적입니다.

엣지 컴퓨팅 vs. 관련 개념

에지 컴퓨팅을 다른 밀접하게 관련된 용어와 구별하는 것이 중요합니다.

• Edge AI: 이는 엣지 컴퓨팅의 특정 응용 분야입니다. 엣지 컴퓨팅은 모든 유형의 연산을 네트워크의 엣지로 이동시키는 일반적인 방식을 의미하지만, Edge AI는 특히 머신러닝 모델과 AI 워크로드를 엣지 장치에서 직접 실행하는 것을 포함합니다. 모든 Edge AI는 엣지 컴퓨팅의 형태이지만, 모든 엣지 컴퓨팅이 AI를 포함하는 것은 아닙니다.
• 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing): 클라우드 컴퓨팅은 강력한 계산을 수행하고 방대한 양의 데이터를 저장하기 위해 대규모 중앙 집중식 데이터 센터에 의존합니다. 에지 컴퓨팅은 분산되어 있습니다. 둘은 상호 배타적이지 않으며, 종종 하이브리드 모델에서 함께 사용됩니다. 에지 장치는 초기 데이터 처리 및 실시간 추론을 수행하는 동시에 시간 민감도가 낮은 데이터를 클라우드로 보내 추가 분석, 모델 훈련 또는 장기 저장을 수행할 수 있습니다.
• 포그 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅과 상호 교환적으로 사용되는 경우가 많은 포그 컴퓨팅은 엣지 장치와 클라우드 사이에 '포그 노드' 또는 IoT 게이트웨이가 위치하는 약간 다른 아키텍처를 나타냅니다. OpenFog 컨소시엄에서 설명한 것처럼 클라우드에 도달하기 전에 여러 엣지 장치의 데이터를 처리하는 중간 계층 역할을 합니다.

AI에 있어 엣지 컴퓨팅이 중요한 이유는 무엇인가

AI 처리를 에지로 이동하면 최신 애플리케이션에 중요한 몇 가지 중요한 이점이 있습니다.

• 낮은 지연 시간: 자율 주행 차량 및 로봇 공학과 같은 애플리케이션의 경우 결정을 밀리초 단위로 내려야 합니다. 데이터가 클라우드 서버로 이동했다가 다시 돌아오기를 기다리는 것은 종종 너무 느립니다. 에지 컴퓨팅은 즉각적인 온디바이스 처리를 가능하게 합니다.
• 대역폭 효율성: 수천 대의 보안 카메라에서 클라우드로 고해상도 비디오를 지속적으로 스트리밍하면 막대한 네트워크 대역폭이 소비됩니다. 에지에서 비디오를 분석하면 중요한 이벤트 또는 메타데이터만 전송하면 되므로 대역폭 사용량과 비용이 크게 절감됩니다.
• 향상된 개인 정보 보호 및 보안: 얼굴 인식 데이터 또는 의료 영상 분석과 같은 민감한 정보를 로컬 장치에서 처리하면 인터넷을 통한 노출을 최소화하여 데이터 개인 정보 보호를 향상시킵니다.
• 운영 안정성: 에지 장치는 지속적인 인터넷 연결 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 연결이 불안정할 수 있는 원격 위치의 산업용 IoT(예: 농업 분야의 AI 또는 해양 석유 굴착 장치)에 매우 중요합니다.

실제 애플리케이션

엣지 컴퓨팅은 더 빠르고 안정적인 AI를 가능하게 함으로써 산업을 혁신하고 있습니다.

1. 스마트 제조: 공장 환경에서 컴퓨터 비전 모델(Ultralytics YOLO11 등)이 장착된 카메라는 조립 라인에서 직접 실시간 품질 관리를 수행할 수 있습니다. 에지 장치는 비디오 피드를 처리하여 즉시 결함을 감지하므로 클라우드로 영상을 보내는 지연 없이 즉각적인 개입이 가능합니다. 이는 현대적인 스마트 제조 솔루션의 핵심 구성 요소입니다.
2. 자율 시스템: 자율 주행차는 엣지 컴퓨팅의 대표적인 예입니다. 탐색하고, 장애물을 피하고, 변화하는 도로 상황에 대응하기 위해 실시간으로 수많은 센서의 데이터를 처리하는 NVIDIA Jetson 플랫폼과 같은 강력한 온보드 컴퓨터가 장착되어 있습니다. 이러한 중요한 기능에 클라우드에 의존하면 생명을 위협하는 지연이 발생할 수 있습니다.

엣지를 위한 하드웨어 및 소프트웨어

에지 컴퓨팅을 효과적으로 구현하려면 특수 하드웨어와 최적화된 소프트웨어가 결합되어야 합니다.

• Hardware: 에지 장치는 저전력 마이크로컨트롤러에서 더 강력한 시스템에 이르기까지 다양합니다. 여기에는 Raspberry Pi, 모바일 장치 및 Google Edge TPU 및 기타 GPU와 같은 특수 AI 가속기와 같은 단일 보드 컴퓨터가 포함됩니다.
• 소프트웨어: 에지에 배포된 AI 모델은 매우 효율적이어야 합니다. 여기에는 크기와 계산 요구 사항을 줄이기 위해 모델 양자화 및 모델 가지치기와 같은 기술이 종종 포함됩니다. TensorRT, OpenVINO와 같은 최적화된 추론 엔진와 ONNX와 같은 형식의 런타임은 성능을 극대화하는 데 사용됩니다. 또한 Docker와 같은 도구는 컨테이너화에 사용되어 분산된 에지 장치 전체에서 모델 배포 및 관리를 단순화합니다.