Edge 장치의 하드웨어 가속의 장점

점점 더 많은 장치가 사물 인터넷 에 연결됨에 따라 다음과 같은 질문이 제기됩니다. 사용자가 이러한 장치에 하드웨어 가속 기능을 사용해야 합니까? 아니면 중복된 작업인가요? IoT가 향하는 방향을 고려할 때 하드웨어 가속은 특정 유형의 하드웨어에 중요한 추가 기능이 될 수 있습니다. 다음 글을 통해 그 이유를 생각해 보자.

사물 인터넷의 하드웨어 가속에 대해 알아보세요.

• 하드웨어 가속의 개념은 무엇을 의미합니까?
• 개발 추세는 엣지 컴퓨팅 쪽으로 향하고 있습니다.
• 요소 결합
• 미래를 향한 가속

하드웨어 가속의 개념은 무엇을 의미합니까?

하드웨어 가속이 엣지 장치("에지" 장치)에 유익한 이유를 알아보기 전에 이러한 모든 용어의 의미를 이해해야 합니다. 그래야만 IoT 세계에 어떤 이점이 있는지 확인할 수 있습니다!

하드웨어 가속은 컴퓨터가 특정 작업을 처리하기 위해 추가 하드웨어로부터 "도움말"을 받는 경우입니다. 사용자가 3D 비디오 렌더링과 같은 작업을 수행하는 경우 하드웨어 가속을 통해 다른 구성 요소(예: 그래픽 카드)가 "점프"되어 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

"경계" 장치는 네트워크의 "가장자리"에 있습니다. 이는 일반적으로 인터넷에 대한 진입점 역할을 하는 경우가 많습니다. 이러한 장치는 실제보다 더 복잡해 보입니다. 이 기사를 읽는 데 사용하는 장치는 기술적으로도 "경계" 장치입니다! 따라서 사용자가 직접 상호 작용하는 위젯 유형인 경우가 많습니다.

개발 추세는 엣지 컴퓨팅 쪽으로 향하고 있습니다.

현재 IoT "에지" 장치는 일반적으로 데이터를 가져와 처리한 다음 클라우드 서버로 보냅니다. 클라우드는 모든 계산을 수행하고 결과를 다시 보냅니다. 그런 다음 장치는 결과를 사용자에게 보고합니다. 이를 위해 사용자는 많은 처리 능력이 필요하지 않으므로 하드웨어 가속이 필요하지 않습니다.

그게 바뀌면 어떡하지? 실제로 입력과 출력만 처리할 수 있는 "좀비" 장치를 사용하는 대신, 미래의 IoT에는 모든 것을 스스로 "생각"하는 AI 제어 장치가 있을 것입니다. 이것이 바로 사물 인터넷이 형성되는 방식입니다. 이렇게 하면 사용자는 장치에서 오프라인 기능을 수행하기 위해 인터넷 연결이 필요하지 않습니다.

요소 결합

장치의 처리 효율성을 높이는 방법이 있으며, 장치가 AI를 사용하여 스스로 "생각"하기 시작하면 인간도 처리 능력을 높여야 합니다. 이러한 두 가지 요소를 결합하면 사용자는 하드웨어 가속이 사물 인터넷에 유용한 이유를 알게 됩니다.

실제로 우리는 이미 IoT 세계에서 가속화가 일어나고 있는 것을 목격하고 있습니다! Google은 기계 학습을 위한 AI 가속기를 출시하고 있습니다 . 한 회사는 IoT 장치에서 하드웨어 가속을 사용하면 부팅 주기의 영향이 줄어들어 전력 소비가 1000배 줄어들고 배터리 수명이 10배 향상된다는 사실을 발견했습니다.

간단히 말해서, 하드웨어 가속은 "스스로 생각"하기 시작할 때 "에지" 장치에 큰 도움이 될 것입니다. 어쩌면 요즘처럼 장치가 클라우드에 의존할 수 있는 시대에는 하드웨어 가속이 필요하지 않을 수도 있습니다. IoT 세계가 발전하고 AI가 네트워크의 핵심 부분이 됨에 따라 AI는 장치가 더 빠르고 효과적으로 "학습"하는 데 도움이 될 것입니다.

미래를 향한 가속

현재 사물 인터넷 범위에서는 하드웨어 가속이 그다지 중요해 보이지 않을 수 있지만, 미래에 AI 지원 장치가 필요하다는 것은 나중에 편리한 도구가 될 것임을 의미합니다. 이제 독자들은 하드웨어 가속의 개념이 무엇인지, 그리고 이것이 "에지" 장치에 유용한 이유를 알고 있습니다.

IoT 장치에는 하드웨어 가속이 필요하지 않다고 생각하시나요? 아래 댓글 섹션을 통해 알려주세요!