클라우드 AI와 엣지 AI: 판단이 이루어지는 곳
클라우드 AI는 원격 인프라에서 처리하고, 엣지 AI는 센서나 기계 가까이에서 추론합니다. 혼합 설계는 시간에 민감한 판단을 현장에 두고 선별 데이터를 여러 장치 분석과 모델 개발에 보낼 수 있습니다. 중요한 것은 네트워크가 느리거나 끊겼을 때도 유지해야 할 기능입니다.
시각 검사 스테이션을 생각해 봅시다. 카메라가 부품 영상을 취득하고 소프트웨어가 준비하며 모델이 평가하고 인터페이스가 결과를 알립니다. 모든 영상을 업로드하면 이 경로에 네트워크 의존성이 생깁니다. 로컬 추론은 이를 바꾸지만 충분한 연산 능력과 소프트웨어 버전 관리도 필요합니다.
전체 작업 부하를 비교합니다
취득, 전처리, 추론, 출력 처리를 함께 측정합니다. 모델만 측정하는 AI 벤치마크는 병목을 놓칠 수 있습니다. 지속 운전 지연, 메모리 사용, 전력, 예열 후 동작을 기록합니다. 실제 영상 크기, 동시 인터페이스, 예정된 외함 조건으로 시험합니다.
딥러닝, 생성형 AI와 장치 자원
딥러닝 모델은 메모리 점유량과 지원 연산이 다릅니다. 생성형 AI는 메모리와 응답 시간 요구를 더 높일 수 있습니다. AI 컴퓨터를 지정하기 전에 실제 작업에 맞는 모델과 실행 환경을 선택합니다. AI용으로 광고된 프로세서도 배포 모델 시험을 대신하지는 못합니다.
오프라인 동작과 데이터 소유권을 정의합니다
어떤 기록이 장치에 남고 어떤 것이 외부로 나가며 얼마 동안 보존되는지 정합니다. 로컬 처리로 원시 데이터 전송을 줄여도 보안 업데이트, 접근 제어, 진단은 필요합니다. 추론이 불가능할 때 운영자가 보는 내용과 정상 복귀 방법을 정의합니다.
측정 가능한 아키텍처 요구사항 작성
대표 입력 샘플, 필요한 판단 시간, 인터페이스 목록, 전력 한도, 설치 조건을 준비합니다. Alvexis는 이를 바탕으로 맞춤 회로, 임베디드 소프트웨어, 외함 통합 범위를 검토할 수 있습니다. 첫 목표는 제안한 처리 경로의 실제 동작 측정이며, 계속 진행하거나 구조를 바꿀 기준을 명확히 해야 합니다.