엣지 컴퓨팅은 클라우드로 전송하는 대신 장치에서 데이터를 처리할 수 있도록 합니다. 보안 관련 이점을 제공하는 것 외에도 이 옵션은 정보 이동과 관련된 지연 시간을 극복할 수 있습니다. 다양한 산업에서 인공 지능(AI)이 더욱 두드러지면서 더 많은 사람들이 상호 이익을 위해 두 기술을 결합하여 엣지 AI 컴퓨팅 목표를 달성하는 데 관심을 갖고 있습니다. 많은 사람들이 엣지 AI를 설계하는 방법을 모색하고 있으며, 원하는 최적화를 위한 신중한 조정을 하고 있습니다. 어떻게 그들의 리드를 따를 수 있을까요? 

모든 것을 포괄하는 디자인 접근 방식을 취하십시오 

AI 콘텐츠를 처리하기 위한 엣지 장치를 만들려면 하드웨어와 소프트웨어부터 전원까지 모든 설계 측면을 평가해야 합니다. 많은 인공지능 처리 작업은 이미 리소스 집약적이므로 AI 친화적인 엣지 장치를 만들고자 하는 사람은 알려진 과제를 극복하기 위해 미래 지향적 의사 결정을 적용해야 합니다. 

하드웨어 관점에서, 엣지 디바이스는 필요한 처리 기능을 제공하는 전용 AI 칩을 가져야 합니다. 그런 다음 사람들이 디바이스의 소프트웨어가 어떻게 기능할지 검토할 때, 제안된 모든 기능을 면밀히 조사하여 어떤 것이 필수적인지 결정해야 합니다. 이는 배터리 수명을 보존하고 디바이스가 AI 데이터를 처리하기 위한 리소스를 극대화할 수 있도록 하는 실용적인 방법입니다. 

시행착오적 접근 방식을 사용하는 대신, 사람들은 산업 디지털 트윈 에 의존하는 것을 강력히 고려해야 합니다 . 이를 통해 설계자는 결정을 내리기 전에 결정의 영향을 미리 볼 수 있습니다 . 협업적 프로젝트 관리 도구를 사용하면 리더가 특정 당사자에게 작업을 할당하고 책임 문화를 장려할 수 있습니다. 댓글 스레드는 개별 변경이 발생한 시점과 이유를 확인하는 데도 마찬가지로 유용합니다. 그런 다음 필요할 때 다른 반복으로 돌아가는 것이 더 간단하고 효율적입니다. 

소형 AI 운동에 익숙해지다

에지 AI를 설계하는 방법을 안다는 것은 일부 개선 사항이 기기 자체 외부에서 발생한다는 것을 이해하는 것을 의미합니다. 인기 있는 움직임 중 하나는 대기 시간을 개선하고 전력 소비를 보존하기 위해 알고리즘을 특수 하드웨어에 통합하는 Tiny AI입니다. 

Tiny AI 노력을 발전시키는 사람들은 일반적으로 여러 가지 접근 방식 중 하나 이상을 취합니다 . 때로는 알고리즘을 단축하여 이를 처리하는 데 필요한 계산 능력을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 또 다른 가능성은 에너지 효율적인 결과를 얻는 동시에 가장 복잡한 알고리즘으로 계속 작업할 수 있는 작지만 최적화된 하드웨어로 장치를 만드는 것입니다. 마지막으로 사람들은 에너지가 덜 필요한 머신 러닝 알고리즘을 훈련하는 새로운 방법을 고려합니다.

에지 디바이스에서 처리되는 AI 데이터의 종류나 특정 사용 사례와 관련된 정보의 양과 같은 애플리케이션별 질문에 답하면 제품 설계자가 Tiny AI의 어떤 목표가 가장 가치 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다.

필수 특성 및 역량 목록 만들기 

엣지 AI 컴퓨팅에서 필수적인 최적화는 장치의 중요한 성능 속성을 결정하는 것을 포함합니다. 그런 다음 제작자는 이러한 결과를 달성하기 위한 단계를 식별할 수 있습니다. 시작하는 한 가지 실용적인 방법은 특정 재료가 어떻게 바람직한 특성을 가질 수 있는지 고려하는 것입니다. 실리콘과 실리콘 카바이드는 엣지 장치의 내부 구성 요소에 대한 논의에서 언급될 수 있는 두 가지 인기 있는 반도체 재료입니다. 실리콘 카바이드는 더 높은 전압과 온도에 대한 내성으로 인해 고성능 애플리케이션에 인기 있는 옵션이 되었습니다 . 

에지 AI를 설계하는 방법을 아는 것은 책임 당사자가 데이터 저장 세부 사항과 기본 제공 보안 조치를 고려해야 한다는 것을 의미합니다. 많은 사용자가 고객 구매에서 프로세스 개선 결과에 이르기까지 모든 것에 대한 정보를 처리하기 위해 AI에 의존하기 때문에 사이버 범죄자로부터 민감한 데이터를 보호하는 것이 중요합니다. 기본적인 단계는 모든 데이터를 암호화하는 것입니다 . 그러나 장치 수준 관리자 제어는 어떤 당사자가 정보와 상호 작용할 수 있는지와 그 방법을 제한하는 데도 중요합니다. 

사용자는 에지 장치를 업데이트하거나 구성하기 위해 어떤 단계를 거쳐야 합니까? 제품을 최대한 사용자 친화적으로 만들면 사용자가 장치를 설정하고 업데이트할 수 있습니다. 이는 중요한 보안 관련 단계입니다. 

미래의 디자인 요구 사항을 염두에 두는 것도 중요합니다. 향후 몇 년 안에 비즈니스가 더 많은 정보나 다른 유형의 정보를 처리할 가능성은 얼마나 될까요? 개발자가 처리 요구를 증가시킬 수 있는 추가 알고리즘을 만들고 구현할 계획이 있나요? 

엣지 컴퓨팅과 AI를 결합하기 위한 관련 노력에 대해 계속 알아보세요

추정에 따르면 2025년까지 기업 데이터 생성 및 처리의 4분의 3이 기존 클라우드 외부에서 발생할 것으로 예상됩니다. 이 발견은 전문가들이 AI를 포함하여 대량의 데이터를 처리할 수 있는 특수 목적의 엣지 컴퓨팅 장치를 만드는 방법을 계속 탐구하는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 

일부 회사와 고객은 설계팀, 엔지니어 등이 따라야 할 특정 요청이 있을 수 있지만, 광범위한 산업의 이벤트와 혁신에 발맞추는 것도 가치가 있습니다. 숙련되고 지식이 풍부한 당사자 간의 협업은 사람들이 서로 아이디어를 주고받지 않고 독립적으로 작업할 때보다 더 빠르게 진행 속도를 높일 수 있습니다. 

한 가지 예는 EdgeAI라는 유럽 연합 자금 지원 프로젝트입니다. 여기에는 유럽 내 48개 연구 개발 기관의 조정된 활동이 포함됩니다 . 3년 프로젝트는 엣지 컴퓨팅과 해당 기기에서 AI 애플리케이션을 처리하는 데 필요한 지능형 처리에 중점을 둘 것입니다.

참가자들은 엣지 AI 컴퓨팅에 집중하면서 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크, 전자 구성 요소 및 시스템을 개발할 것입니다. 장기적인 목표는 유럽이 지능형 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에서 선도적인 지역이 되는 것입니다. 

관련자들은 실제 응용 프로그램을 위해 개발한 솔루션을 사용하여 이사회의 잠재력을 입증할 것입니다. 이러한 노력은 리더들에게 엣지 AI가 어떻게 목표에 더 가까이 다가갈 수 있는지 보여주는 데 도움이 될 것입니다.

Edge AI를 위한 설계 방법에 대한 세부 정보 기록

이러한 실행 가능한 전략을 고려하는 것 외에도 프로세스를 신중하게 문서화하고 근거와 결과에 대한 자세한 메모를 포함해야 합니다. 이 주제에 관심이 있는 동료 및 다른 사람들에게 지식을 전달하는 데 도움이 되는 것 외에도 기록을 통해 배운 내용을 참조할 수 있으므로 이러한 세부 정보를 새로운 프로젝트에 적용할 수 있는 길을 열 수 있습니다.

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