엣지 ai 기술은 말단에서 처리된 데이터를 중앙으로 전송하여 처리하는 시스템에서 단말 로컬에서 직접 처리 가능하도록 하는 기술입니다. 일종의 분산 컴퓨팅의 일종이라고 할 수 있습니다.
엣지 ai는 로컬 환경에서 발생된 데이터를 수집하여 ai알고리즘을 접목하여 로컬 환경에서 즉각 실시간으로 처리하는 기술입니다.
1. 엣지 ai기술의 특징
엣지 ai 기술은 처리된 데이터를 중앙 시스템으로 보내지 않고 실시간으로 처리 해야하는 시스템에서 즉각적인 처리가 필요한 환경에서 강점이 있습니다.
자율주행 환경이나 비전으로 제품을 양산하는 공정 시스템, 실시간으로 데이터의 결과를 처리해야 하는 시스템에 적합합니다.
2. 엣지 ai 기술의 구성
엣지 ai 기술은 기존의 중앙 처리 중심의 시스템 환경에서 말단의 센서 와 중앙 처리 시스템 사이에 임베디드 ai처리 장치가 중간에 삽입 된 구성을 가집니다.
이런 구성은 로컬 환경에서 데이터를 ai 학습을 통해 즉각적으로 처리 가능하게 합니다.
3. 엣지 ai기술의 장점
- 비용절감 효과
중앙 서버로 데이터를 보내는 통산 비용을 절감할 수 있는 효과가 있습니다. 로컬 환경에서 구현 가능한 보드의 경우 가격이 저렴하다는 강점이 있습니다.
- 보안
중앙 서버에서 보내진 데이터는 개인정보 등 다양한 보안 이슈에 노출되는데 비교해서 로컬에서 처리 가능한 엣지 ai기술은 보안에 훨씬 강점이 있습니다.
- 실시간성
응답성이 높기 때문에 실시간성이 보장되며 자율주행 시스템이나 빠른 응답성을 요구하는 시스템에 적합하다고 할 수 있습니다.
4. 엣지 ai 관련 제품
엣지 ai 관련 제품은 ai처리가 가능한 임베디드 보드가 될 것입니다. 다양한 제조사에서 다양한 제품이 이미 출시되었으며 아래와 같습니다.
라즈베리 파이4
라즈베리 파이4는 디버깅이 가능한 sbc로써 모든 개발자들에게 최적의 사용성을 자랑합니다.
nvidea jetson nano
엣지 ai와 sbc로 활용하고자 하기 위해서 필요한 개발 보드입니다. 이 개발 보드를 활용한다면 저전력 구성 딥러닝, gpu 컴퓨팅 외에도 다양한 센서와 결합할 수 있으며 많은 gpio를 제공합니다.
nvidia jetson tx2
nvidea jetson nano 보다 훨씬 강력한 성능을 자랑합니다. 딥러닝, 컴퓨터 비전 라이브러리 등 저전력에서 높은 계산 성능이 필요한 시스템에 적합하다고 할 수 있습니다.
5. 결론
앞으로 ai시장 추세는 더욱이 실시간성을 요구하는 산업 환경인 것 같습니다. 빠른 응답성까지 요구하는 산업 환경에서 저가의 임베디드 하드웨어가 보급되면서 가능해지는 것이 아닌가 생각됩니다. 더욱 다양한 산업군에서 까지 뿌리 깊게 퍼지는 ai 환경을 기대해 봅니다.
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