KOKY043A january 2022 – march 2023 AM67 , AM67A , AM68 , AM68A , AM69 , AM69A , TDA4AEN-Q1 , TDA4AH-Q1 , TDA4AL-Q1 , TDA4AP-Q1 , TDA4APE-Q1 , TDA4VE-Q1 , TDA4VEN-Q1 , TDA4VH-Q1 , TDA4VL-Q1 , TDA4VM , TDA4VM-Q1 , TDA4VP-Q1 , TDA4VPE-Q1
한눈에 보기 이 백서에서는 효율적인 에지 인공 지능(AI) 시스템을 구축하기 위한 요구 사항과 비전 프로세서가 이종 아키텍처 및 확장 가능한 AI 성능으로 인해 성능을 최적화하는 데 어떤 도움이 되는지 설명합니다.
![]() | 에지에 인공 지능 정의. 다양한 종류의 시스템이 에지 AI 처리로부터 혜택을 받을 수 있습니다. |
![]() | 실용적인 에지 AI 시스템이란 무엇입니까? 시스템에 필요한 작업을 가장 잘 완료할 수 있는 아키텍처와 코어를 고려합니다. |
![]() | TDA4 및 AM6xA SoC(시스템 온 칩)와 같은 비전 AI 프로세서를 사용한 에지 AI 시스템을 설계. 이러한 SoC는 낮은 전력 및 낮은 시스템 BOM 비용으로 확장 가능한 처리량 및 컴퓨팅 성능을 제공하도록 설계되었습니다. |
소비자가 온라인으로 제품을 주문할 때 자동화는 원자재 생산, 창고 생산성 향상, 자택 배송 등 프로세스의 모든 단계에서 효율성을 높입니다. 때로는 단 몇 시간 뒤에 가능합니다. 이러한 자동화 분야의 놀라운 발전을 이어나가려면 더 나은 기계 인식과 지능이 필요하며, 이는 에지 장치에 인공 지능(AI)을 도입함으로써 달성할 수 있습니다.
더 빠르고, 더 스마트하고, 더 정확한 시스템을 만들기 위해서는 더 많은 센서에서 더 많은 데이터가 필요하며, 처리 성능이 증가합니다. 그러나 더 많은 데이터와 컴퓨팅으로 인해 시스템 성능과 전력 및 비용 요구 사항을 해결해야 합니다. 시스템 최적화와 개발 주기 단축으로 인해 에지 AI 시스템 설계에 실용적인 접근 방식이 필요합니다.
에지 AI는 AI 알고리즘이 클라우드가 아닌 로컬 장치에서 처리되면 발생하며 DNN(Deep Neural Network)이 주요 알고리즘 구성 요소인 산업 및 오토모티브 애플리케이션에서 가능한 것을 변화시키고 있습니다. 크기에 제약이 있고, 전력 및 발열이 제한되며, 비용이 제한적인 환경에서 효율적으로 작동하려면 에지 AI 애플리케이션이 애플리케이션 및 해당 작업에 고유한 고급 통합과 고속 저전력 처리가 필요합니다. 그림 1에서는 에지 AI 처리를 사용하여 성능과 효율성을 개선할 수 있는 몇 가지 애플리케이션을 보여줍니다. 예를 들어 비전 입력을 사용하는 에지 AI 시스템은 생산 라인의 품질 제어를 위한 단일 카메라 또는 차량이나 모바일 로봇의 기능 안전을 지원하는 여러 카메라를 구현할 수 있습니다.
에지 AI 시스템은 창고와 공장의 효율성을 개선하고, 도시, 건설 및 농업을 더 안전하고 더 효율적으로 만들고, 가정과 소매 환경을 스마트하게 만드십시오. 효율적인 에지 AI 프로세싱이 필요한 시스템을 몇 가지 살펴보겠습니다.
표 1에는 다양한 애플리케이션의 시스템 요구 사항이 나와 있습니다.
ADAS | 로봇 | 스마트 리테일 | 머신 비전 |
에지 AI 박스 | |
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딥 러닝 가속기 | x | x | x | x | x |
다중 카메라 이미지 신호 처리(ISP) | x | x | x | x | x |
비전 가속기 | x | x | x | x | x |
깊이와 동작 인식 가속기 | x | x | x | x | x |
이더넷 스위치 | x | x | x | ||
PCIe(Peripheral Component Interconnect Express) 스위치 | x | x | |||
기능 안전 | x | x |
효율적인 에지 AI 시스템에서 DNN은 스스로 작동할 수 없습니다. 효율적인 AI 시스템에는 단일 또는 멀티 카메라 이미지 프로세싱, 기존의 컴퓨터 비전, 심지어 여러 DNN을 포함한 복잡한 비전 파이프라인이 필요합니다. 일부 애플리케이션에는 비디오 인코더와 디코더가 필요할 수도 있습니다. 이러한 모든 입력을 처리하려면 고성능 컴퓨팅이 필요합니다. 또한, 시스템은 향상된 보안 및 기능 안전성으로 시스템 복잡성과 비용을 증가할 수 있습니다.
효율적인 에지 AI 시스템은 다음을 위해 최적화되어야 합니다.
효율적인 에지 AI 시스템을 구축하려면 설계자는 시스템에 필요한 작업을 가장 잘 완료할 아키텍처 및 코어를 고려해야 합니다.