애플리케이션을 위한 AI 맞춤 설정

AI 기술은 장치가 세계와 상호 작용하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 전통적으로, 프로그래머는 실제 상황에서 발생할 수 있는 다양하고 예측할 수 없는 상황에 시스템이 어떻게 반응할지 사전에 결정해야 했습니다. AI를 사용하면, 모델을 훈련시켜 원하는 반응을 포착하는 방식으로, 예상치 못한 상황에 대해서도 신뢰할 수 있는 원하는 반응을 제공할 수 있습니다.

AI에 새로운 개발자들이 직면하는 한 가지 도전은 자신의 애플리케이션에 AI 구현을 맞춤화하는 것입니다. 특정 애플리케이션이 자체 보드 구현을 정당화할 만큼 충분한 볼륨을 가지고 있지 않는 한, 시중의 AI 보드는 일반적인 효율성에 중점을 둡니다. 그들은 모든 애플리케이션에 필요하지 않은 리소스와 인터페이스를 가지고 있어, 불필요하게 비용을 증가시킵니다.

예를 들어, Jetson Nano Developer Kit 과 같은 개발자 키트는 기본적인 AI 구현을 만드는 방법을 익히는 데 좋은 방법입니다. Jetson Nano는 다양한 인터페이스를 제공하여 매우 짧은 시간 내에 테스트 시스템을 구축하고 실행하기 쉽습니다. 이 키트는 센서 처리부터 비디오 분석, 사운드 처리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 대한 훌륭한 출발점으로 작용합니다.

그러나 일반 AI 시스템을 구축하는 방법을 이해하게 되면, 최종 생산 하드웨어와 가능한 한 유사하게 보일 프로토타입을 사용하여 애플리케이션 개발을 시작하고 싶어질 것입니다. 이는 AI를 엣지로 이동할 때 특히 중요합니다.
클라우드에서의 GPU의 비용, 가용성 및 확장성은 매우 유연합니다. 필요한 반응성을 얻지 못하거나 모델이 처음 생각했던 것보다 더 많은 데이터를 효과적으로 처리하는 데 필요하다는 것을 발견하면, 쉽게 더 많은 클라우드 자원을 할당할 수 있습니다.

엣지에서는 그렇지 않습니다. 엣지에서는 비용, 성능 및 정확성을 균형 있게 유지하려면 최적의 자원 조합을 결정해야 합니다. 이상적으로는 광범위한 하드웨어 변경을 강요하지 않으면서 쉽게 축소할 수 있는 시스템이 필요합니다.

센서, 카메라, 인터페이스, 메모리 및 나머지 애플리케이션을 구성하는 MCU와 같은 구성 요소도 디자인의 용이성에 영향을 미칩니다. 이는 어느 시점에서 AI 시스템을 나머지 애플리케이션과 통합해야 하기 때문입니다.
비디오 이미지 크기를 늘려야 한다는 것을 발견했을 때 필요한 연쇄 변경 사항을 고려해 보십시오. AI 모델은 이제 다른 크기의 이미지로 작업해야 하므로 전체 시스템의 성능과 메모리 요구 사항이 완전히 변경됩니다. 또한, 기존 펌웨어와 원활하게 새 카메라를 통합해야 하며, 가급적 펌웨어를 다시 작성할 필요가 없기를 바랍니다. 이 새로운 자원 조합을 균형 잡고 최적화하는 데도 시간이 걸릴 것입니다. 이제 두 번째 카메라를 추가하고 유효 프레임 속도를 높여야 한다고 상상해 보십시오.

이 통합 단계는 수동으로 수행해야 할 경우 매우 시간이 많이 걸리고 좌절감을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 같은 제조업체의 카메라 드라이버라도 종종 호환되지 않으므로 새 드라이버가 이전 드라이버와 정확히 같은 성능을 제공하는지 확인하기 위해 광범위한 테스트를 수행해야 합니다.

Geppetto 와 같은 맞춤형 플랫폼 접근 방식은 개발 시간을 엄청나게 줄일 수 있습니다. Geppetto를 사용하면 검증된 기능 블록을 드래그 앤 드롭하여 사용자 정의 보드에 추가할 수 있습니다. AI 애플리케이션의 경우, Jetson Nano에서 시작하여 필요하지 않은 기능을 제거할 수 있습니다. 그런 다음 광범위한 모듈 라이브러리에서 센서, 인터페이스, 프로세서 및 기타 회로를 추가하여 애플리케이션에 최적화된 맞춤형 모듈을 구축할 수 있습니다.

이 접근 방식의 주요 장점은 초기 개발 및 테스트를 위해 소수의 보드를 비용 효율적으로 제작할 수 있다는 것입니다. 더 많은 처리 능력이 필요하거나 덜 필요한 경우에도 완전히 새로운 시스템을 설계할 필요 없이 디자인을 쉽게 조정할 수 있습니다.

또한, 사용자 정의 보드는 OS와 드라이버가 사전 통합되어 제공됩니다. 모든 구성 요소를 함께 작동시키는 작업을 할 필요가 없습니다. 왜냐하면 우리가 이미 그것을 해놓았기 때문입니다.

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