에지 AI에 대한 실용적인 개요

이번 Tech Talk에서는 에지 AI를 소개하는데, 에지 AI는 클라우드 대신 임베디드 시스템이나 인근 에지 컴퓨터와 같은 로컬 기기에서 훈련된 모델을 실행합니다. 이 발표에서는 지연 시간 감소, 대역폭 절감, 데이터 프라이버시 강화, 연결 문제 발생 시 안정성 향상 등 이러한 접근 방식에 수반되는 장점을 살펴봅니다. 또한 에지 및 임베디드 시스템의 AI 개발 워크플로와 클라우드 배포 워크플로를 비교하며, 전반적인 프로세스는 유사하지만 리소스가 제한된 하드웨어에 모델을 최적화하고 배포하는 데 더 많은 노력이 필요하다는 점을 지적합니다. 모델을 타겟 프로세서에 맞춰 구현하기 위한 실용적인 전략(예: 가지치기, 양자화 및 자동 코드 생성)에 대해 다룹니다. 마지막으로, 이 발표에서는 에지 AI 애플리케이션에서 견고성과 안전성의 중요성을 강조하며, 분포 외 데이터 탐지, 정형 검증, 물리적 제약 조건을 모델에 반영하는 기법 등의 관련 기술을 다룹니다.