Edge AI란 무엇인가? Edge AI 전원 공급장치의 필수 5가지 조건!

서문

엣지 컴퓨팅과 딥러닝 기술이 성숙해지면서 Edge AI의 응용 범위는 더욱 넓어질 것입니다. 각 산업 분야는 Edge AI의 도입을 통해 작업 자동화, 생산 또는 판매 프로세스 최적화의 응용을 향상시킬 수 있으며, 우리 일상에서 사용하는 노트북이나 휴대폰도 미래에는 Edge AI 관련 기능을 도입할 것입니다. 이 글에서는 Edge AI와 그 핵심 기술 응용을 자세히 소개하고, 독자에게 Edge AI 전원의 필수 조건과 중요성을 설명하겠습니다.

 

Edge AI란 무엇인가? 전통적인 인공지능(AI)과 어떤 차이가 있는가?

Edge AI는 "엣지 AI"라고도 불리며, 현재 산업, 의료, 스마트 라이프, 그린 에너지 등 관련 분야에 널리 사용되고 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라, 미래에는 우리가 일상적으로 사용하는 다양한 소비자 전자 제품에도 점차 도입될 것입니다. 우리가 현재 알고 있는 전통적인 AI 응용은 대부분 데이터 센터를 통해 강력한 컴퓨팅 서버를 집중시켜 필요로 하는 최종 사용자가 서버에 연결하여 그 컴퓨팅을 사용하는 방식입니다. 그러나 이러한 방식은 데이터 집중 배포로 인한 개인정보 문제와 최종 사용자의 장치가 연결될 때 발생하는 지연 문제 등을 직면할 수 있습니다.

 

Edge AI는 사용자가 네트워크에 연결하지 않고도 엣지 단의 컴퓨팅 능력과 AI 모델을 사용할 수 있게 하여 전통적인 중앙집중식 AI 시스템보다 더 유연한 응용을 제공하며, 최종 장치에서 더 즉각적인 반응 능력을 제공합니다. Edge AI는 최종 장치 자체에서 데이터 처리와 분석을 수행하기 때문에 개별 장치의 성능 요구가 더욱 중요해지며, 장치 단에 탑재된 Edge AI 전원도 전통적인 엣지 장치의 업그레이드 수요를 이끌 것입니다. 이는 에너지 효율, 안정성 및 신뢰성, 장치 하드웨어 경량화 설계 등에서 높은 기준을 요구합니다.

 

Edge AI의 핵심 기술은 무엇인가?

Edge AI는 AI 모델을 소형의 최종 장치에 직접 도입해야 하므로, 현재 AI 기술이 필요로 하는 모든 훈련 과정을 포함해야 합니다. 여기에는 머신러닝, 딥러닝, 그리고 관련 모델과 훈련 데이터를 압축하여 제한된 최종 저장 시스템에 도입하는 능력 등이 포함됩니다. 실제로 최종 장치에 도입된 후에는 관련 하드웨어 응용과 연결되어야 하며, 최종 장치에서 즉시 필요한 데이터를 얻어야 합니다. 이때 적절한 Edge AI 전원을 탑재하여 장치 응용이 중단되지 않도록 해야 합니다.

머신러닝(Machine Learning)

머신러닝은 Edge AI의 기초로, 장치가 수집된 데이터를 기반으로 학습하고 예측할 수 있게 합니다. 예를 들어, 소매 소비 분야에서는 상점에 Edge AI 장치를 도입하여 고객의 선호도를 즉시 파악하고 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 실시간 고객 데이터는 Edge AI 훈련의 기초이며, 로컬에서 실시간으로 데이터를 수집하고 엣지 장치에 보관함으로써 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.

딥러닝(Deep Learning)

Edge AI에서 딥러닝은 인간의 뇌에서 생각을 연결하는 방식을 모방하여 이미지를 이해합니다. AI가 새로운 이미지를 접할 때마다 각 층 사이의 연결을 약간 수정하여 엣지 장치가 판별해야 할 사물을 신뢰성 있게 인식할 수 있습니다. 전통적인 딥러닝은 목표 이미지를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있으며, 공장 자동화 분야에서 결함이 있을 수 있는 제품을 검출할 때 유용합니다. 그러나 대부분의 공장 자동화 응용 프로그램의 복잡성은 훨씬 낮기 때문에 엣지 학습 장치를 결합하면 관련 Edge AI 장비를 저비용과 고효율로 훈련할 수 있습니다. 엣지 AI 컴퓨팅은 계산 과정을 사용자에게 더 가깝게 이동시켜, LLM(대형 언어 모델)에 연결하고 실시간 통찰력, 비용 절감, 개인정보 보호 강화 및 높은 가용성 등의 이점을 제공합니다.

모델 압축(Model Compression)

엣지 장치는 일반적으로 제한된 계산 자원과 저장 용량을 가지므로 모델을 압축해야 합니다. 모델 압축 기술에는 양자화, 가지치기, 양자화 인식 훈련 등의 방법이 포함됩니다. 모델 압축은 모델의 계산량을 줄여 계산 능력이 제한된 임베디드 장치에서 실행할 수 있게 합니다. 모델의 매개변수와 계산량을 줄임으로써 엣지 장치에서의 실행 시간을 단축하고 추론 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 스마트폰과 같은 장치에서 실행되는 시각 인식 응용 프로그램에서는 압축 모델을 통해 더 빠른 실시간 반응을 구현하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 모델 압축은 모델의 에너지 소비를 줄일 수 있으며, 더 작은 모델은 일반적으로 더 적은 계산 자원과 에너지를 필요로 합니다.

하드웨어 가속기

엣지 장치에서 효율적인 딥러닝 모델을 실행하려면 전용 하드웨어 가속기를 사용해야 합니다. 엣지 장치에서 효율적인 딥러닝을 실행하기 위해 최적화된 모델 아키텍처와 하드웨어 가속기를 필요로 하며, 제한된 계산 및 저장 자원을 최대한 활용해야 합니다. 예를 들어:

1. 그래픽 처리 장치(GPU)는 딥러닝 알고리즘을 최적화하는 하드웨어 가속기로, 엣지 장치에서 행렬 연산 등의 딥러닝 작업을 빠르게 실행할 수 있습니다.
2. 텐서 처리 장치(TPU)는 딥러닝 추론을 효율적으로 실행하기 위해 설계된 하드웨어로, 뛰어난 에너지 효율성과 성능을 제공합니다.
3. 비전 처리 장치(VPU)는 시각 처리 응용을 최적화한 하드웨어 가속기로, 이미지 처리와 머신 비전 작업에 자주 사용됩니다.

센서 기술 및 데이터 처리

Edge AI는 센서나 임베디드 장치에서 대량의 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 자율 주행, 산업 자동화 등 분야에서는 높은 정밀도의 센서 기술이 필요하며, 이는 장치 작동 과정에서 안전 문제를 방지하기 위해 필요합니다. 미래에 엣지 컴퓨팅 장치를 오프라인 데이터 시스템이나 로봇 등의 장비에 도입하려면 엣지 장치에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구현하여 추론 기능을 임베디드 시스템에 배포해야 합니다.

 

Edge AI의 응용

현재 Edge AI의 응용 방향은 매우 광범위하며, 다음은 현재 및 미래에 가능한 응용 방향에 대한 개별 설명입니다:

1. 스마트 홈: 가정용 에어컨 시스템 및 다양한 전력 장비에 Edge AI를 도입할 수 있습니다. 예를 들어, 가정용 전력 장비 또는 소형 에너지 저장 장치에 센서와 Edge AI를 설치하면 가정의 에너지 사용 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 각 장비의 사용 상태를 파악하고 안전성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 의료 보건: 의료 장비에 Edge AI를 결합하면 원격 의료의 정확성, 실시간성 및 편의성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 이스라엘의 의료 회사 Tyto Care에서 이상 호흡을 감지하는 AI 알고리즘은 작년에 FDA 승인을 받았으며, 이 AI 모델을 최종 엣지 장치에 결합하여 잠재적 위험군이 원격 진료를 보다 안심하고 받을 수 있게 합니다. 또한, 건강 추적 장치에서도 전자 시계, 휴대전화 등 응용 프로그램과 결합하여 소형 웨어러블 장치에 Edge AI 모델을 도입하면 장치가 실시간 건강 데이터 변화를 직접 분석하여 가장 즉각적인 조언을 제공할 수 있습니다.
3. 공학 및 제조: 현재 다양한 산업 현장에 Edge AI가 도입되고 있으며, 여기에는 로봇 팔, 장비 생산 예측 도구 등이 포함됩니다. Edge AI를 기존 장비에 도입하면 현재 장비 성능 상태를 사전에 분석하여 사전 유지보수를 통해 생산 능력의 긴급 상황을 방지하고 사용자의 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 자동차 제조업체의 생산 라인에서도 Edge AI 및 관련 센서를 설치하여 작은 부품의 결함으로 인해 발생할 수 있는 안전 문제를 방지합니다.
4. 안전 및 감시 분야: 기술 거대 기업 Amazon은 스마트 홈의 안전 응용 프로그램에서 Ring 스마트 도어벨 시스템을 출시했습니다. 이 시스템은 도어락 기능 외에도 드론 장비와 결합하여 가정 전체를 포괄적으로 감시할 수 있습니다. 집안의 노인이 사고를 당하거나 화재가 발생할 경우, 장치는 비정상 상태를 자율적으로 알릴 수 있어 관련 안전 기관이 신속하게 도움을 제공할 수 있습니다.
    

Edge AI 전원의 5대 필수 조건

시스템이 엣지 환경에서 안정적으로 작동하고 성능 요구를 충족시키기 위해서는 Edge AI 전원의 중요성이 매우 큽니다. Edge AI 전원(전원 공급 장치)에는 다음과 같은 다섯 가지 핵심 요소가 있습니다.

안정성 및 신뢰성:

Edge AI 전원은 안정적인 전압과 전류를 제공해야 하며, 다양한 작업 부하에서도 안정적으로 작동해야 합니다. 또한, 전원 공급 장애로 인한 시스템 다운타임을 방지하기 위해 높은 신뢰성을 가져야 합니다.

에너지 절약 및 고효율:

Edge AI 전원은 가능한 한 고효율이어야 하며, 에너지 낭비를 줄이고 배터리 수명을 연장해야 합니다.

적응성:

Edge AI 응용에서 작업 부하가 변동할 수 있기 때문에 전원 공급 장치는 시스템 요구에 따라 출력 전압과 전류를 조정할 수 있는 적응성을 가져야 합니다.

소형화 및 경량화:

Edge AI 시스템은 주로 공간이 제한된 장비에 배치되므로, Edge AI 전원은 소형화 및 경량화 특성을 가져야 합니다.

EMC 준수:

Edge AI 전원은 전자기 적합성(EMC) 표준을 준수하여 전자기 간섭을 줄이고 시스템이 다른 장비와 정상적으로 작동할 수 있도록 해야 하며 관련 규정을 준수해야 합니다.

 

FSP - Edge AI 전원 공급 장치 솔루션

FSP는 고성능 전원 공급 장치 제품 개발에 대한 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 비록 전원 공급 장치가 고도로 성숙한 제품이지만, 다양한 최종 응용 분야에서 비용, 신뢰성, 안정성 및 시스템 호환성을 동시에 고려해야 합니다. 회사는 의료, 상업, 산업 등 분야에서 Edge 컴퓨팅 및 Edge 서버를 위한 여러 가지 대응 제품을 보유하고 있으며, 맞춤형 요구 사항에 따라 고출력 전원을 제공할 수 있습니다. 의료 분야에서는 다양한 장비에 필요한 전력 요구 사항에 맞추어 전원을 제공합니다.

 

산업 부분에서는 공장 자동화 4.0 시대의 진전과 함께 전통적인 제조업에서 공장 자동화 장비 비율이 증가함에 따라 엣지 컴퓨팅 기술을 통해 센서, 사물 인터넷(IoT) 등 관련 장비와 결합하여 공장을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. FSP는 기업이 공급망 관리 업그레이드와 실시간 재고 관리를 완료할 수 있도록 고 신뢰성 및 다양한 성능 선택이 가능한 엣지 컴퓨팅 장비 전원 제품을 제공합니다.

 

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상업, 의료 및 산업 분야 외에도, FSP는 고 사양의 스마트 마이크로 그리드 응용 프로그램과 최종 소비자가 사용하는 게이밍 전원 제품, 무정전 전원 시스템(UPS) 등도 제공합니다. 현재 회사는 다양한 맞춤형 솔루션을 여러 분야의 고객에게 제공하고 있으며, 자세한 내용은 회사 웹사이트를 통해 직접 문의할 수 있습니다.

 

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