엣지에서 더 빠르고 더 비용 효과적인 AI를 경험하세요

모델 재학습 시간을 단축하고 추론 정확도를 높이기 위해 고급 메모리 및 스토리지 아키텍처를 도입하세요. 이를 통해 자연어 처리(NLP), 예측, 개인화, 컴퓨터 비전 등 핵심 엣지 AI 워크로드를 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다.

엣지 AI 사용 사례는 GPU 사용량, 데이터 반출 및 전력 소비를 최적화하기 위해 채택되고 있습니다. 다음의 예시를 살펴보세요.
 

• 스마트 소매: 고객 행동 분석, 재고 관리 및 쇼핑 경험 개인화
• 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전 워크로드에 대한 실시간 처리 및 낮은 대기 시간 확보
• 예측 유지 관리: 장비 고장을 방지하고 가동 중단 시간을 최소화하기 위해 장치 모니터링
• NLP: 실시간 추론을 통해 인간과 기계 간의 상호 작용을 향상시킵니다.

대기 시간: 일부 워크로드의 경우 엣지로 이동하면 대기 시간이 줄어들어 고객 경험을 개선하고, 더 안전한 작업 환경을 조성하며, 가동 중단 시간을 줄이고 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 그 외 워크로드는 대기 시간이 짧은 성능에 크게 의존하지 않으므로 클라우드에 더 적합합니다.

데이터 전송: 데이터 전송량이 너무 많아지면 클라우드 청구서가 급증할 수 있습니다. 엣지 AI는 대부분의 데이터를 로컬에서 처리하고 핵심 정보만 클라우드로 전송함으로써, 데이터 전송 부담을 줄일 수 있습니다. 이 전략을 통해 네트워크의 부담과 혼잡도를 줄일 수 있습니다.

자원 효율성: 경량 워크로드는 종종 엣지로 이동하여 더 효율적으로 실행될 수 있습니다. 동시에 엣지 AI 장치를 배포하는 데 많은 비용이 들 수 있어 성능과 효율성의 균형을 맞추는 데 타협이 필요할 수 있습니다.

보안: 클라우드 시스템은 다양한 워크로드에 적합한 보안을 제공할 수 있습니다. 하지만 엣지 서버가 보안 규정을 준수하기 위해 필요한 추가적인 보안 계층을 제공하는 경우도 있습니다.

데이터 주권에 따라 데이터가 국경 내에 있어야 하는 지역에서는 엣지 컴퓨팅이 법적 의무일 수 있습니다.

데이터를 로컬에서 처리하고 저장하면 새로운 AI 애플리케이션을 도입하는 동시에 규제 요건을 준수하는 데 도움이 됩니다. 이는 특히 금융 및 의료와 같이 데이터 무결성이 중대한 영향을 미칠 수 있는 산업에서 매우 중요합니다.

Micron의 에코시스템 전문가들과 함께 데이터가 어디에 있든 그 가치를 극대화할 수 있는 클라우드-투-엣지 전략을 구축해보세요. Micron은 다양한 플랫폼 전반에서 AI 워크로드를 철저히 테스트하고 최적화하여, AI 기반 엣지 애플리케이션이 원활한 성능과 확장성을 유지할 수 있도록 지원합니다. 또한 전국의 엔지니어링 현장에서 고객과 긴밀히 협력하여 프로세스를 간소화하고, 고객의 엔지니어링 팀의 업무 부담을 줄이고 있습니다.