엣지 · 로보틱스
현장에서 직접 추론 — 저전력·저지연 배포
카메라 옆, 장비 안, 차량 위에서 추론이 끝나야 하는 경우가 있습니다. 네트워크가 불안정하거나, 왕복 지연이 허용되지 않거나, 영상을 외부로 내보낼 수 없는 환경입니다.
엣지 배포의 관건은 하드웨어 성능보다 모델 최적화입니다. 동일한 모델도 TensorRT 변환과 양자화 여부에 따라 처리 속도가 크게 달라집니다.
도입 전 확인할 것
이 워크로드에서 실제로 성능을 좌우하는 지점들입니다.
01
전력 예산
배터리나 차량 전원으로 동작한다면 와트당 성능이 절대 기준이 됩니다.
02
모델 최적화
TensorRT 변환과 INT8 양자화로 같은 하드웨어에서 몇 배의 처리량을 얻을 수 있습니다.
03
동작 환경
온도, 진동, 분진 조건에 따라 산업용 등급 선택이 필요합니다.