EdgeAI 프로젝트: 엣지의 성능과 효율성 향상을 위해 인텔리전스를 강화하는 기술 융합

Jun 20, 2024

엣지 인공지능(Edge Artificial Intelligence)은 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 기술을 결합해 실시간 데이터 수집, 처리, 분석, 의사결정을 제공합니다. 엣지 AI, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 기술의 발전으로 이전에는 기존 마이크로컨트롤러 유닛(MCU) 시스템에서는 불가능했던 센서 및 액추에이터에 더 가까운 네트워크 엣지에서 새로운 기능이 가능해졌습니다.

로컬에서 데이터를 수집하고 처리하는 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 이점을 기반으로 하는 온디바이스 ML 및 DL 처리는 지연 시간을 줄이고 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화하며 엣지 연결 및 분석 솔루션을 제공하여 지속적인 클라우드 연결의 필요성을 줄입니다. ML 및 DL 엣지 지능형 처리는 엣지 연속체(마이크로 딥 및 메타 엣지)와 여러 산업 전반에 걸쳐 새롭고 강력하며 확장 가능한 AI 시스템을 위한 기회를 열어줍니다.

엣지 AI를 적용하면 실시간 분석을 가능하게 하는 처리 속도 향상, 실시간 데이터 작업을 위한 확장성 향상, 데이터가 온프레미스에서 처리됨에 따른 사이버 보안 향상 등 많은 기회가 제공됩니다. 그러나 이러한 혁신은 기술적 이질성 및 처리 아키텍처부터 에너지 효율성에 이르기까지 심각한 문제를 야기하기도 합니다.

엣지 AI 기술 개발의 가장 중요한 과제 중 하나는 엣지의 장치, 알고리즘 및 플랫폼에 대한 다양한 리소스 제약을 고려할 때 에너지 효율성과 처리 성능의 확장성을 개선하는 것입니다.

Edge AI 애플리케이션은 상당한 하드웨어/소프트웨어 이질성을 특징으로 합니다. 애플리케이션은 결합된 AI 방법과 알고리즘을 사용하므로 엣지 AI 솔루션을 다양한 하드웨어/소프트웨어 플랫폼에 최적화하고 서로 벤치마킹해야 할 때 문제가 발생합니다.

이기종 처리는 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 지능 처리 장치(IPU), 애플리케이션별 집적 회로( ASIC), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이), NPU(뉴로모픽 처리 장치), SoC(시스템 온 칩) 및 SoM(시스템 온 모듈)이 있습니다.

Edge AI 기술과 애플리케이션은 지속적으로 발전하고 있으며 AI 기능을 물리적 세계에 더 가깝게 이동하여 자율 시스템 구현을 지원하고 해당 시스템의 자율 동작을 향상함으로써 미래의 지능형 제어 및 의사 결정을 주도하고 있습니다.

장치의 이질성을 해결하기 위해 KDT JU EdgeAI 프로젝트는 마이크로 에지(내장형 마이크로 컨트롤러, 센서 및 액추에이터 등의 처리 장치), 딥 에지(제공하는 처리 장치)로 구성된 세분화된 연속체 컴퓨팅으로 에지 처리를 관리합니다. 게이트웨이, 휴대폰, 프로그래머블 로직 컨트롤러 등의 처리 능력 확장) 및 메타에지(특정 작업을 위해 다양한 마이크로컨트롤러와 프로세서를 결합한 온프레미스 고성능 에지 처리 마이크로서버)가 있습니다.

엣지 AI 기술은 엣지와 군집 지능을 결합하여 새로운 엣지 지능형 시스템 시스템을 생성하는 이종, 초연결, 초자율, 초지능 시스템의 개발을 가능하게 합니다.

Hyper-X 개발 및 엣지 AI는 자동화 도구, 플랫폼 및 다중 감지/작동 기술의 통합을 가속화합니다. 이를 통해 더욱 지능적인 기능이 가능해지고 '내재적 지능'과 '외적 지능'을 갖춘 교차 기능적이고 확장 가능한 자율 시스템이 생성됩니다.

내장 지능은 스마트 IoT 장치, 로봇 또는 자율주행차와 같은 엣지 AI 장치 내에 구축된 인지 기능을 나타냅니다. 외부 인텔리전스는 이러한 지능형 에지 장치 간의 협업에 사용되는 네트워킹 인텔리전스입니다.

EdgeAI – 최적화된 성능 임베디드 프로세싱을 위한 엣지 AI 기술, KDT(Key Digital Technologies) JU(Joint Undertake) 프로젝트는 엣지의 지능형 처리 솔루션을 향한 유럽의 디지털 전환을 위한 핵심 이니셔티브입니다.