엣지 컴퓨팅

엣지 컴퓨팅과 관련 개념 비교

엣지 컴퓨팅을 다른 밀접하게 관련된 용어와 구별하는 것이 중요합니다:

• 엣지 AI: 엣지 컴퓨팅의 특정 애플리케이션입니다. 엣지 컴퓨팅은 모든 유형의 컴퓨팅을 네트워크의 엣지로 이동하는 일반적인 관행을 의미하지만, 엣지 AI는 특히 머신 러닝 모델과 AI 워크로드를 엣지 디바이스에서 직접 실행하는 것을 포함합니다. 모든 엣지 AI는 엣지 컴퓨팅의 한 형태이지만 모든 엣지 컴퓨팅에 AI가 포함되는 것은 아닙니다.
• 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 강력한 계산을 수행하고 방대한 양의 데이터를 저장하기 위해 대규모 중앙 집중식 데이터 센터에 의존합니다. 엣지 컴퓨팅은 탈중앙화되어 있습니다. 이 둘은 상호 배타적인 것이 아니며 종종 하이브리드 모델에서 함께 사용됩니다. 엣지 디바이스는 초기 데이터 처리와 실시간 추론을 수행하는 동시에 추가 분석, 모델 학습 또는 장기 저장을 위해 시간에 덜 민감한 데이터를 클라우드로 전송할 수 있습니다.
• 포그 컴퓨팅: 종종 엣지 컴퓨팅과 혼용되는 포그 컴퓨팅은 '포그 노드' 또는 IoT 게이트웨이가 엣지 디바이스와 클라우드 사이에 위치하는 약간 다른 아키텍처를 나타냅니다. OpenFog 컨소시엄에서 설명하는 것처럼 포그 노드는 여러 엣지 디바이스에서 클라우드에 도달하기 전에 데이터를 처리하는 중간 계층 역할을 합니다.

엣지 컴퓨팅이 AI에 중요한 이유

AI 처리를 엣지로 이전하면 최신 애플리케이션에 중요한 몇 가지 중요한 이점이 있습니다:

• 짧은 지연 시간: 자율 주행 차량이나 로봇 공학 같은 애플리케이션의 경우 밀리초 단위로 의사 결정을 내려야 합니다. 데이터가 클라우드 서버로 이동했다가 다시 돌아오기를 기다리는 것은 너무 느릴 때가 많습니다. 엣지 컴퓨팅은 즉각적인 온디바이스 처리를 가능하게 합니다.
• 대역폭 효율성: 수천 대의 보안 카메라에서 클라우드로 고해상도 비디오를 지속적으로 스트리밍하려면 막대한 네트워크 대역폭이 소모됩니다. 엣지에서 비디오를 분석하면 중요한 이벤트나 메타데이터만 전송하면 되므로 대역폭 사용량과 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.
• 개인정보 보호 및 보안 강화: 얼굴 인식 데이터나 의료 이미지 분석과 같은 민감한 정보를 로컬 디바이스에서 처리하면 인터넷에 노출되는 것을 최소화하여 데이터 프라이버시를 향상시킬 수 있습니다.
• 운영 안정성: 엣지 디바이스는 지속적인 인터넷 연결 없이도 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 연결이 불안정할 수 있는 농업용 AI나 해양 석유 굴착 장치와 같은 원격 위치의 산업용 IoT에 필수적인 요소입니다.

실제 애플리케이션

엣지 컴퓨팅은 더 빠르고 안정적인 AI를 구현하여 산업을 혁신하고 있습니다.

1. 스마트 제조: 공장 환경에서는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델이 장착된 카메라로 조립 라인에서 직접 실시간 품질 관리를 수행할 수 있습니다. 엣지 디바이스가 비디오 피드를 처리하여 결함을 즉시 감지하므로 클라우드에 영상을 전송할 때까지 기다릴 필요 없이 즉각적인 개입이 가능합니다. 이는 최신 스마트 제조 솔루션의 핵심 구성 요소입니다.
2. 자율 시스템: 자율 주행 자동차는 엣지 컴퓨팅이 실제로 작동하는 대표적인 예입니다. 자율 주행 차량에는 수많은 센서의 데이터를 실시간으로 처리하여 탐색하고, 장애물을 피하고, 변화하는 도로 상황에 대응하는 NVIDIA Jetson 플랫폼과 같은 강력한 온보드 컴퓨터가 장착되어 있습니다. 이러한 중요한 기능을 클라우드에 의존하면 생명을 위협하는 지연이 발생할 수 있습니다.

엣지를 위한 하드웨어 및 소프트웨어

엣지 컴퓨팅을 효과적으로 구현하려면 특수 하드웨어와 최적화된 소프트웨어의 조합이 필요합니다.

• 하드웨어: 엣지 디바이스는 저전력 마이크로컨트롤러부터 더 강력한 시스템까지 다양합니다. 여기에는 라즈베리 파이와 같은 싱글 보드 컴퓨터, 모바일 디바이스, Google Edge TPU 및 기타 GPU와 같은 특수 AI 가속기가 포함됩니다.
• 소프트웨어: 엣지에 배포된 AI 모델은 매우 효율적이어야 합니다. 여기에는 크기와 계산 요구 사항을 줄이기 위한 모델 정량화 및 모델 가지치기와 같은 기술이 종종 포함됩니다. 성능을 극대화하기 위해 TensorRT, OpenVINO와 같은 최적화된 추론 엔진과 ONNX와 같은 형식의 런타임이 사용됩니다. 또한 컨테이너화를 위해 Docker와 같은 도구를 사용하여 분산된 엣지 디바이스 전반에 걸쳐 모델의 배포와 관리를 간소화합니다.