NVIDIA Jetson으로 엣지 AI 시스템 배포 가속화
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Table of Contents
- 🌟 소개
- 📚 엣지 AI 시스템 배포의 가속화
- 2.1 엣지 컴퓨팅의 개요
- 2.2 엣지 디바이스의 성장
- ⚡️ 엣지 AI 시스템의 가치
- 3.1 대역폭
- 3.2 지연 시간
- 3.3 개인 정보 보호
- 3.4 연결성
- 🔑 엣지 AI 시스템의 도전 과제
- 4.1 병렬적인 신경망 처리
- 4.2 실시간 엣지 AI 애플리케이션을 위한 플랫폼 선택
- 4.3 대량의 엣지 AI 디바이스 개발 및 관리
- 🚀 NVIDIA Jetson - 엣지 컴퓨팅의 리딩 리더
- 5.1 Jetson 소프트웨어: 손쉬운 개발 환경
- 5.2 Jetson 컴퓨터 온 모듈: AI 애플리케이션 실행을 위한 이상적인 선택
- 5.3 Jetson 플랫폼의 성능과 가격 경쟁력
- 💡 커스텀 하드웨어 전략
- 6.1 Jetson을 이용한 하드웨어 전략
- 6.2 ConnectTech의 통합 서브시스템과 캐리어 보드
- 6.3 ConnectTech의 제조 모듈과 열 관리 솔루션
- 🛠 엣지 AI 하드웨어의 소프트웨어 요구 사항
- 7.1 ConnectTech의 사전 통합된 보드 지원 패키지
- 7.2 커스텀 센서 통합
- ❔ 자주 묻는 질문
- 8.1 엣지 AI 시스템을 위한 NVIDIA Jetson의 사용 사례는 어떤 것이 있나요?
- 8.2 ConnectTech가 제공하는 엣지 AI 하드웨어 솔루션은 무엇인가요?
- 🌐 추가 리소스
🌟 소개
안녕하세요! 제 이름은 Patrick Dietrich이고, 저는 ConnectTech의 CTO입니다. 오늘은 NVIDIA와 함께하는 엣지 AI 시스템의 배포 가속화에 대해 이야기하려고 합니다. 엣지 컴퓨팅은 센서 헤드 내부로 직접 처리 능력을 이동시키는 것을 의미합니다. 이 그래픽처럼 시간이 지남에 따라 엣지 디바이스의 비율이 높아짐을 볼 수 있습니다. 클라우드에서 처리되던 대부분의 AI 프로그램이 엣지 컴퓨팅의 가치는 지연 시간이 허용되지 않을 때, 실시간 응답이 필요할 때 나타납니다. 전문가들은 2023년까지 절반 이상의 디바이스가 장치 자체에서 추론을 수행할 것으로 예측하고 있습니다.
📚 엣지 AI 시스템 배포의 가속화
2.1 엣지 컴퓨팅의 개요
엣지 컴퓨팅은 센서 데이터를 캡처하고 동일한 장치에서 이를 처리하는 것을 뜻합니다. 이로써 처리 능력이 장치에 내장되어 연산을 직접 수행합니다. 이는 대역폭이 넓은 데이터의 클라우드 전송을 피하면서 지연 시간이 허용되지 않는 실시간 반응이 필요한 상황에서 가치를 발휘합니다.
2.2 엣지 디바이스의 성장
엣지 디바이스의 수요와 능력은 계속해서 성장하고 있습니다. 전문가들은 2023년까지 절반 이상의 디바이스가 자체적으로 추론을 수행할 것으로 예측하고 있으며, 게이트웨이 및 온프레미스 서버와 비교했을 때 클라우드 솔루션은 거의 사용되지 않을 것으로 예상됩니다. 엣지 디바이스 및 그 성능에 대한 요구사항은 계속해서 더욱 증가할 것으로 전망됩니다.
⚡️ 엣지 AI 시스템의 가치
3.1 대역폭
대역폭은 매일 증가하는 사용되는 카메라 수에 따라 중요성이 증가하고 있습니다. 2020년 전 세계에서는 10억 대 이상의 카메라가 사용되었습니다. 클라우드로 모든 데이터를 전달하려면 많은 양의 데이터를 처리해야 하는데, 이는 매우 불편한 일입니다.
3.2 지연 시간
실시간 응답이 필요한 안전 중요 서비스와 같은 응용 프로그램의 경우, 지연 시간은 결정적인 요소입니다. 데이터를 클라우드로 전송, 처리하고 다시 가져오기까지의 시간을 기다릴 수 없는 경우가 많습니다. 따라서 지연 시간은 처리를 엣지로 직접 이동하는 결정을 내리는 데에 큰 영향을 미치는 중요한 요소입니다.
3.3 개인 정보 보호
기밀성이 중요한 응용 프로그램에서는 안전한 연결이 있더라도 데이터를 클라우드로 보내는 리스크를 감안하여 모든 처리를 해당 위치에서 수행해야 합니다. 민감한 정보를 다른 네트워크에 공개하지 않도록 프로세싱을 온프레미스에서 수행해야 합니다.
3.4 연결성
일부 응용 프로그램은 기존 인프라를 사용할 수 없거나 신뢰할 수 없는 원격 지역에 위치할 수 있습니다. 이 경우 연결성은 데이터 전달에 중요한 제한 요소가 될 수 있습니다. 디바이스 내에서 처리를 수행하는 능력을 갖추면 해당 응용 프로그램이 배포된 인프라에 의존하지 않아도 됩니다.
🔑 엣지 AI 시스템의 도전 과제
4.1 병렬적인 신경망 처리
다양하고 복잡한 신경망을 동시에 처리할 수 있는 시스템을 구축하는 것은 도전과제입니다. 이러한 신경망은 새로운 데이터와 모델에 기반하여 정기적으로 업데이트되어야 하므로, 현재의 모델 뿐만 아니라 미래의 모델을 지원할 수 있는 시스템이 필요합니다.
4.2 실시간 엣지 AI 애플리케이션을 위한 플랫폼 선택
실시간 엣지 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 핵심 부분을 포함하고 가속화하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 많은 시스템이 여러 센서에서 데이터를 통합하고 딥 러닝 알고리즘에 의해 처리됩니다. 마지막으로, 데이터는 동작을 취하고 외부 시스템과 저장 또는 공유에 사용됩니다.
4.3 대량의 엣지 AI 디바이스 개발 및 관리
엣지 AI 디바이스와 그 기능의 수요는 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 대량의 디바이스를 개발하고 관리하는 능력이 중요해집니다. 이러한 엣지 디바이스 및 네트워크의 수가 증가함에 따라 추론 모델과 소프트웨어의 지속적인 업데이트가 필요하고, 네트워크 내의 모든 시스템의 소프트웨어를 관리할 수 있는 능력도 요구됩니다.
🚀 NVIDIA Jetson - 엣지 컴퓨팅의 리딩 리더
5.1 Jetson 소프트웨어: 손쉬운 개발 환경
Jetson 소프트웨어는 개발자들에게 시간과 비용을 아낄 수 있는 도구 세트를 제공합니다. Jetpack SDK는 보드 지원 패키지, 리눅스 운영체제, 실시간 운영체제 지원, CUDA 및 로봇 운영체제와 같은 서드파티 플랫폼과 호환되는 기능을 포함합니다. 또한, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 가속 컴퓨팅, 멀티미디어 기능을 위한 라이브러리를 제공하며 드라이버와 다양한 센서를 지원합니다. NVIDIA는 엣지 디바이스에 중요한 업무를 가속화하는 GPU 기반 IP를 개발합니다. Jetpack은 개발자들이 코드를 최적화하고 튜닝할 수 있도록 성능 및 전력을 분석하는 상세한 정보를 제공하여 개발을 가속화합니다.
5.2 Jetson 컴퓨터 온 모듈: AI 애플리케이션 실행을 위한 이상적인 선택
각 Jetson 컴퓨터 온 모듈은 CPU, GPU, 전원 제어기, 메모리, 플래시 스토리지 등을 완벽히 통합하여 AI 애플리케이션에 이상적인 성능과 전력 효율성을 제공합니다. NVIDIA가 칩을 기반으로 설계한 것으로, 고객은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. Nano가 가장 작고 가벼운 모듈이며 5 와트 모드에서 작동 가능하며, Xavier AGX가 가장 높은 성능을 제공하는 모듈로 최대 32 TOPS를 지원하며 10~30 와트 모드에서 작동할 수 있습니다. 이러한 모든 모듈은 동일한 Jetpack 소프트웨어를 사용합니다.
5.3 Jetson 플랫폼의 성능과 가격 경쟁력
Jetson 플랫폼은 다른 엣지 컴퓨팅 솔루션과 비교했을 때 성능과 전력 소비, 가격 경쟁력 등에서 차별화됩니다. Jetson 플랫폼은 소프트웨어로 정의될 수 있으므로 제품이 출시된 이후에도 새로운 AI 기능을 쉽게 배포할 수 있습니다. GPU는 병렬 아키텍처를 가지고 있어 동시에 여러 작업을 처리하기에 이상적입니다. 따라서 많은 객체를 동시에 처리해야 하는 응용 프로그램에서 GPU는 높은 작업 효율성을 보장합니다. 에너지 단위당 성능 면에서 GPU는 전통적인 CPU보다 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
💡 커스텀 하드웨어 전략
6.1 Jetson을 이용한 하드웨어 전략
엣지 AI 하드웨어 개발은 모든 회사가 직면한 어려움입니다. 엔지니어링 리소스를 투입하고 출시 시간을 희생해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 ConnectTech와 같은 NVIDIA 생태계 하드웨어 파트너와 협력하여 특화된 AI 엣지 하드웨어 개발을 할 수 있습니다. ConnectTech는 통합 서브시스템과 캐리어 보드, 열 관리 솔루션 등 다양한 제품을 제공하여 고객의 요구 사항에 맞게 선택할 수 있습니다. 이러한 하드웨어로 시작하면 추론 속도를 높일 수 있으며, 커스텀 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다.
6.2 ConnectTech의 통합 서브시스템과 캐리어 보드
ConnectTech는 NVIDIA Jetson 플랫폼을 위한 다양한 통합 서브시스템과 캐리어 보드를 제공합니다. 이러한 제품은 구축 및 설치하기 쉽도록 설계되어 있으며, 엣지 AI 애플리케이션에 최적화된 솔루션을 제공합니다. ConnectTech의 통합 서브시스템은 제품의 통합성을 높이고 설계자들이 자체 캐리어 보드 내에서 이러한 서브시스템을 통합할 수 있도록 합니다. 하지만 필요에 따라 ConnectTech의 캐리어 보드를 사용하여 단독 제품으로 사용할 수도 있습니다. 이는 효율적인 엣지 AI 시스템 개발을 위한 유연성을 제공합니다.
6.3 ConnectTech의 제조 모듈과 열 관리 솔루션
ConnectTech는 제조 모듈과 열 관리 솔루션도 제공합니다. ConnectTech의 제조 모듈은 생산 모듈로, 캐리어 보드, 열 관리 솔루션, 외부 스토리지 장치 등과 함께 완전한 제품을 구성할 수 있습니다. ConnectTech의 제조 모듈은 장기간 사용 가능하며 환경에 견고하며 필드 배치 가능한 솔루션입니다. 엣지 AI 하드웨어의 최종 열 솔루션은 ConnectTech에서 제공하는 제품을 활용하여 구현할 수 있습니다.
🛠 엣지 AI 하드웨어의 소프트웨어 요구 사항
7.1 ConnectTech의 사전 통합된 보드 지원 패키지
ConnectTech의 하드웨어는 특정 사용자 지정 형식인 센서를 내장하고 있지 않은 경우가 있습니다. 이 경우 ConnectTech와 같은 하드웨어 파트너에 문의하여 사용자 지정된 센서 통합을 요청할 수 있습니다.
7.2 커스텀 센서 통합
일부 고객은 표준 구성에서 지원하지 않는 특정 센서를 통합해야 하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 ConnectTech와 같은 하드웨어 파트너는 커스텀 센서 통합 서비스를 제공합니다. 이를 통해 사용자가 원하는 특정 이미지 센서를 통합할 수 있으며, ConnectTech의 생산 모듈 또는 제조 모듈에 적용할 수 있습니다.
❔ 자주 묻는 질문
8.1 엣지 AI 시스템을 위한 NVIDIA Jetson의 사용 사례는 어떤 것이 있나요?
엔드 애플리케이션 및 인퍼런스 및 인식 모델에 필요한 모든 소프트웨어 요구 사항을 처리하는 것은 복잡한 일입니다. ConnectTech와 같은 하드웨어 파트너가 제공하는 기술은 맞춤형 통합과 센서 통합을 위한 엣지 AI 시스템에 적합한 솔루션을 제공합니다. ConnectTech와의 협력을 통해 사용자는 정확한 제품 사양에 맞게 설계된 것을 선택할 수 있습니다.
8.2 ConnectTech가 제공하는 엣지 AI 하드웨어 솔루션은 무엇인가요?
ConnectTech는 여러 통합 서브시스템, 캐리어 보드 및 열 관리 솔루션을 제공하여 Jetson 플랫폼과 호환되는 엣지 AI 하드웨어 솔루션을 제공합니다. ConnectTech의 제품은 쉽게 통합되며, 업계 표준과 함께 사용하거나 필요에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.
🌐 추가 리소스
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