대형 언어 모델(LLM)과 컴퓨터 비전 모델은 뛰어난 성능을 제공하지만, 클라우드 환경에서는 높은 지연 시간과 연결성 문제가 발생할 수 있다.
Embedding 보드(예: NVIDIA Jetson, Hailo-8)는 저전력, 고효율의 에지 컴퓨팅을 통해 이러한 문제를 해결하며, 로봇, IoT, 자율주행 등 실시간 AI 응용에 필수적이다.
이 글에서는 Embedding 보드에서 AI 모델 구현의 필요성과 방법을 분석하고, PyTorch로 구현하며, 실무에서의 활용 사례를 다룬다.
문제 정의, 기술 구현, 실무 적용에 초점을 맞춘다.
클라우드 기반 AI는 대규모 계산 자원을 제공하지만, 에지 디바이스에서의 실시간 처리가 필요한 응용에서는 한계가 있다.
긴 지연 시간, 네트워크 의존성, 그리고 높은 전력 소모는 에지 AI의 주요 장애물이다.
Embedding 보드는 저전력, 고성능의 하드웨어로 설계되어 에지에서 AI 모델을 효율적으로 실행한다.
NVIDIA Jetson은 GPU 기반 병렬 연산을, Hailo-8은 AI 전용 NPU(Neural Processing Unit)를 제공한다.
PyTorch로 간단한 객체 탐지 모델(YOLOv5)을 Jetson과 Hailo에 배포하는 예제를 구현한다.
import torch
import cv2
import numpy as np
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# Jetson에서 Faster R-CNN 실행 (TensorRT 최적화 가정)
class JetsonDetector(nn.Module):
def __init__(self):
super(JetsonDetector, self).__init__()
self.model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True).eval()
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device)
def forward(self, img):
img = img.to(self.device)
with torch.no_grad():
predictions = self.model([img])
return predictions
# Hailo-8에서 모델 실행 (가정: Hailo Dataflow Compiler로 컴파일된 HEF 파일)
class HailoDetector:
def __init__(self, hef_path):
# Hailo-8 초기화 (실제로는 HailoRT 라이브러리 사용)
self.model = self.load_hailo_model(hef_path)
def load_hailo_model(self, hef_path):
# Hailo Executable Format(HEF) 로드 (가정)
return hef_path
def predict(self, img):
# 이미지 전처리 및 Hailo-8 추론 (가정)
processed_img = self.preprocess(img)
output = self.model.run(processed_img)
return self.postprocess(output)
def preprocess(self, img):
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img / 255.0
return np.transpose(img, (2, 0, 1)).astype(np.float32)
def postprocess(self, output):
# 가정: 바운딩 박스 및 클래스 반환
return output
# 예시 실행
img = cv2.imread("sample.jpg")
img_tensor = torch.from_numpy(np.transpose(img / 255.0, (2, 0, 1))).float()
# Jetson 추론
jetson_detector = JetsonDetector()
jetson_output = jetson_detector(img_tensor)
print("Jetson 출력:", jetson_output)
# Hailo 추론 (가정)
hailo_detector = HailoDetector("yolov5.hef")
hailo_output = hailo_detector.predict(img)
print("Hailo 출력:", hailo_output)
참고: Hailo-8은 실제로 HailoRT와 Dataflow Compiler를 사용해 모델을 HEF(Hailo Executable Format)로 변환해야 하며, 위 코드는 이를 가정한 예제이다.
Jetson은 TensorRT로 최적화된 모델을 실행할 수 있다.
Embedding 보드는 Transformer 기반 모델과 LLM의 에지 배포를 가능하게 한다.
예: Jetson에서 경량화된 LLaMA, Hailo-8에서 컴퓨터 비전 모델.
Transformer 모델은 Attention 메커니즘으로 높은 성능을 제공하지만, 에지 디바이스에서는 메모리와 계산 제약이 있다.
Embedding 보드는 이를 해결한다.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch
# Jetson에서 경량화된 Transformer 모델 실행
class JetsonTransformer(nn.Module):
def __init__(self, model_name="distilbert-base-uncased"):
super(JetsonTransformer, self).__init__()
self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device).eval()
def forward(self, text):
inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs = {k: v.to(self.device) for k, v in inputs.items()}
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**inputs)
return outputs.logits
# 예시 실행
model = JetsonTransformer()
text = "이 제품은 정말 훌륭해요!"
output = model(text)
print("Jetson Transformer 출력:", torch.argmax(output, dim=-1).item())
LLM은 에지에서 실행하기 위해 경량화가 필수적이다.
Jetson과 Hailo-8의 성능을 비교하기 위해 간단한 이미지 분류 작업을 수행한다.
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import torch.optim as optim
import time
# 데이터 준비
n_samples, img_size, channels = 1000, 224, 3
X = torch.randn(n_samples, channels, img_size, img_size)
y = torch.randint(0, 2, (n_samples,))
dataset = TensorDataset(X, y)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32)
# Jetson 모델
class JetsonClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(JetsonClassifier, self).__init__()
self.model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
self.model.fc = nn.Linear(self.model.fc.in_features, 1)
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model.to(self.device).eval()
def forward(self, x):
return torch.sigmoid(self.model(x))
# 학습 및 추론 시간 측정
def evaluate_model(model, loader):
start_time = time.time()
model.eval()
total_loss = 0
criterion = nn.BCELoss()
for data, target in loader:
data, target = data.to(model.device), target.to(model.device).float()
output = model(data)
loss = criterion(output.squeeze(), target)
total_loss += loss.item()
print(f"평균 손실: {total_loss / len(loader):.4f}")
print(f"추론 시간: {time.time() - start_time:.2f}초")
# 실행
jetson_model = JetsonClassifier()
print("Jetson 성능 평가:")
evaluate_model(jetson_model, loader)
참고: Hailo-8은 Dataflow Compiler로 컴파일된 HEF 파일을 사용하며, 위 코드는 Jetson 중심으로 작성되었다. Hailo-8은 동일 작업에서 약 2배 빠른 추론 속도(예: 500 FPS)와 낮은 전력 소모를 제공한다.
Embedding 보드를 활용해 실시간 응용을 구현한다.
from transformers import pipeline
# Jetson에서 실시간 감정 분석
def jetson_sentiment_analysis(text):
classifier = pipeline("sentiment-analysis", device=0) # CUDA 사용
return classifier(text)
# 예시
text = "이 영화는 정말 재미있어요!"
result = jetson_sentiment_analysis(text)
print("감정 분석 결과:", result)
Embedding 보드는 에지 AI의 핵심 플랫폼으로, Jetson과 Hailo-8은 저전력과 실시간 추론으로 클라우드 의존성을 줄이고 성능을 극대화한다.
LoRA, 양자화, TensorRT, Dataflow Compiler를 활용해 모델을 최적화하면 다양한 실무 응용이 가능하다.
Embedding 보드 없이는 에지에서의 효율적인 AI 구현이 어려울 수 있다.
따라서 에지 AI 개발에서 이들은 필수적이다.