인공 지능(AI)은 산업을 빠르게 변화시키고 있지만, 핵심 과제 중 하나는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 방법에 있는데요, 특히 클라우드와 엣지 디바이스 간의 분산 처리가 AI의 효율적인 처리 방법 BEST 1으로 부상했습니다. 이 방법은 계산 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 대기 시간, 데이터 보안 및 확장성도 개선합니다. 이 기사에서는 분산 AI 처리의 개념을 심층적으로 살펴보고 클라우드와 엣지 컴퓨팅이 어떻게 협력하여 더 큰 효율성을 실현할 수 있는지 살펴보겠습니다.
AI의 효율적인 처리 방법 BEST 1: 클라우드와 디바이스 간 분산 처리
AI가 헬스케어에서 제조에 이르기까지 산업을 혁신함에 따라 생성되고 처리되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했습니다. 기존의 중앙 집중식 처리 방법은 종종 최신 AI 애플리케이션, 특히 자율 주행차, IoT 기기, 스마트 시티와 같이 실시간 분석이 필요한 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 보다 효율적인 솔루션인 클라우드와 엣지 디바이스 간 분산 처리가 등장했습니다..
1. 분산형 AI 처리 이해
분산형 AI 처리란 성능을 최적화하기 위해 클라우드 서버 및 에지 디바이스와 같은 여러 노드에 걸쳐 계산 작업을 분산하는 것을 말합니다. 이를 통해 AI 모델은 작업을 분할하여 특정 프로세스는 클라우드 서버에서 처리하고 다른 프로세스는 에지 디바이스에서 로컬로 처리할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅 대 엣지 컴퓨팅:
클라우드 컴퓨팅은 인터넷에 호스팅된 원격 서버를 사용하여 데이터를 저장, 관리 및 처리하는 것을 말합니다. 사실상 무한한 컴퓨팅 성능을 제공하지만 시간에 민감한 애플리케이션을 처리할 때 대기 시간 문제가 발생할 수 있습니다.
반면 엣지 컴퓨팅은 IoT 기기나 로컬 서버와 같이 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리합니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 실시간 처리가 가능하지만 엣지 기기에서 사용 가능한 계산 리소스에 의해 제한될 수 있습니다.
이 두 환경 사이에 AI 워크로드를 분산함으로써 조직은 유연하고 확장 가능한 처리 아키텍처를 만들 수 있습니다. 무거운 계산이나 대규모 데이터 세트가 필요한 작업은 클라우드로 오프로드할 수 있으며, 실시간 작업은 엣지에서 처리됩니다.
분산형 AI 처리의 이점:
- 향상된 지연 시간: 데이터 소스에 더 가깝게 처리하면 지연이 최소화되며, 이는 시간에 민감한 애플리케이션에 필수적입니다.
- 확장성: 클라우드 기반 시스템은 사실상 무한한 확장 가능성을 제공하므로 AI 모델은 제한 없이 확장될 수 있습니다.
- 데이터 보안: 민감한 데이터를 에지 장치에서 로컬로 처리하면 모든 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없으므로 보안과 개인 정보 보호가 강화됩니다.
2. AI를 위한 클라우드 프로세싱: 컴퓨팅 파워 극대화
클라우드 컴퓨팅은 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요한 대규모 데이터와 리소스 집약적 작업을 처리함으로써 분산형 AI 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 복잡한 작업을 중앙 집중화함으로써 클라우드 플랫폼은 기업이 로컬 하드웨어에서 실행하기 불가능했을 AI 모델을 활용할 수 있도록 합니다.
클라우드 리소스 및 AI 모델:
AI 모델, 특히 딥 러닝 알고리즘은 상당한 컴퓨팅 파워, 메모리 및 스토리지가 필요합니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 AI 모델을 효율적으로 훈련, 배포 및 관리하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 예를 들어, 종종 방대한 데이터 세트와 수많은 반복이 필요한 AI 훈련은 클라우드에서 사용 가능한 방대한 리소스를 사용하여 더 빠르고 효과적으로 수행할 수 있습니다.
AI 처리에서 클라우드의 장점:
- 확장 가능한 인프라: AI 애플리케이션은 물리적인 제한 없이 필요에 따라 더 많은 리소스를 동적으로 할당할 수 있으므로 클라우드는 복잡한 모델을 훈련하는 데 이상적입니다.
- 비용 효율성: 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 기업은 사용한 만큼만 비용을 지불하고 필요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이를 통해 온프레미스 인프라를 설정하는 데 드는 초기 비용이 줄어듭니다.
- 협업 개발: 클라우드 환경은 분산된 팀이 위치에 관계없이 동시에 동일한 AI 모델에 액세스하고 작업할 수 있도록 하여 협업을 촉진합니다.
- 클라우드 전용 처리의 과제: 클라우드 처리가 대규모 AI 모델을 관리하는 데 필수적이기는 하지만, 클라우드에만 의존하면 특히 실시간 애플리케이션에서 지연 문제가 발생할 수 있습니다. 여기서 엣지 컴퓨팅이 작용하여 즉각적인 실행이 필요한 지연에 민감한 작업에 대한 솔루션을 제공합니다.
3. AI를 위한 엣지 컴퓨팅: 실시간 대응 가능
엣지 컴퓨팅은 계산이 데이터 소스에 더 가깝게 수행되도록 함으로써 클라우드 기반 AI 처리의 한계를 해결합니다. 이러한 근접성은 자율 주행 자동차, 의료 모니터링 장치, 산업용 IoT 시스템과 같이 낮은 대기 시간을 요구하는 애플리케이션에 필수적입니다.
엣지에서의 AI:
스마트 센서, 휴대전화, 자율 주행차와 같은 엣지 기기는 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있는 충분한 컴퓨팅 파워를 갖추고 있습니다. 이러한 기기에서 데이터를 처리함으로써 AI 모델은 먼 클라우드 서버와 통신할 필요 없이 즉각적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 실시간 기능은 자율 주행이나 의료 비상 사태와 같이 약간의 지연만으로도 치명적인 결과를 초래할 수 있는 시나리오에서 매우 중요합니다.
Edge AI의 주요 이점:
- 지연 시간 단축: 데이터가 클라우드 간에 이동할 필요가 없으므로 엣지 AI는 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다.
- 오프라인 기능: 에지 장치는 인터넷에 연결이 끊어져도 계속 작동할 수 있으므로 원격이나 불안정한 환경에서 더욱 안정적으로 작동합니다.
- 향상된 개인 정보 보호: 민감한 데이터가 장치에 남아 있으므로 데이터 전송 중에 보안 침해 위험이 줄어듭니다.
- 엣지 컴퓨팅의 한계: 엣지 컴퓨팅은 이점이 있지만 종종 로컬 디바이스에서 사용 가능한 처리 능력, 메모리 및 스토리지에 의해 제한됩니다. 대규모 데이터 분석이나 딥 러닝과 같은 보다 복잡한 AI 작업의 경우 클라우드가 여전히 필요합니다. 이것이 엣지와 클라우드 컴퓨팅을 결합하는 것이 AI 처리를 위한 가장 효율적인 솔루션을 제공하는 이유입니다.
4. 분산 처리가 AI 워크로드를 최적화하는 방법
분산 처리의 진정한 강점은 클라우드와 에지 디바이스 간에 AI 워크로드를 할당하는 방식에 있습니다. 작업을 지능적으로 분배함으로써 조직은 효율성을 극대화하고 각 접근 방식의 약점을 최소화할 수 있습니다.
하이브리드 AI 처리 아키텍처:
하이브리드 아키텍처에서 데이터 집계, 모델 학습, 대규모 분석과 같은 비시간 민감 작업은 컴퓨팅 파워가 풍부한 클라우드에서 처리됩니다. 반면, 이미지 인식이나 이상 감지와 같이 즉각적인 조치가 필요한 시간 민감 작업은 에지 디바이스에서 처리됩니다.
분산 처리의 사용 사례:
- 스마트 시티: 스마트 시티 애플리케이션에서 IoT 장치(예: 교통 센서 또는 거리 카메라)의 데이터는 교통 관리와 같은 즉각적인 대응을 위해 로컬에서 처리됩니다. 그러나 더 큰 데이터 세트는 더 광범위한 분석 및 최적화를 위해 클라우드로 전송됩니다.
- 자율 주행차: AI가 장착된 차량은 장애물 감지 및 경로 계획과 같은 주행 관련 데이터를 로컬에서 처리하여 실시간 대응을 보장할 수 있습니다. 동시에 클라우드 서버와 통신하여 지도, 교통 상황 및 소프트웨어 개선에 대한 업데이트를 받을 수 있습니다.
- 헬스케어 모니터링: 웨어러블 기기는 실시간으로 중요한 징후를 모니터링하여 사용자에게 즉각적인 문제를 알릴 수 있습니다. 또한 데이터를 클라우드 기반 시스템으로 보내 추가 분석을 수행하여 시간이 지남에 따라 개인화된 건강 통찰력을 생성할 수 있습니다.
5. 분산 처리가 적용된 AI의 미래: 무엇을 기대해야 할까
AI 기술이 발전함에 따라 클라우드와 에지 디바이스 간의 분산 처리가 성능, 확장성 및 보안을 최적화하는 표준이 될 가능성이 높습니다. 이 방법을 채택하는 조직은 현대 애플리케이션의 요구 사항을 처리할 수 있는 보다 탄력적인 AI 시스템을 기대할 수 있습니다.
- AI 모델의 발전: 새로운 AI 모델은 점점 더 효율적이 되어 더 정확한 결과를 제공하는 동시에 컴퓨팅 파워가 덜 필요합니다. 이러한 추세는 분산 처리와 결합되어 더 많은 AI 애플리케이션이 클라우드와 엣지 환경에서 원활하게 실행될 수 있음을 의미합니다.
- 5G의 중요성 증가: 5G 네트워크의 출시는 클라우드와 에지 디바이스 간의 더 빠른 데이터 전송을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 더 낮은 지연 시간과 더 높은 대역폭을 갖춘 5G는 분산형 AI 처리 기능을 향상시켜 실시간 애플리케이션이 더 효과적으로 작동할 수 있도록 합니다.
- 마무리 생각: AI 처리의 미래는 밝으며, 클라우드와 기기 간의 분산 처리가 선두를 달릴 예정입니다. 산업이 AI 기반 시스템을 계속 도입함에 따라 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 힘을 결합하는 것이 새로운 수준의 효율성, 확장성 및 실시간 성능을 여는 데 중요할 것입니다.
왜 분산되어 있는가?
AI 작업에는 종종 머신 러닝 모델 학습, 실시간 데이터 분석, 엣지에서 추론 수행과 같은 대량의 데이터 처리가 포함됩니다. 분산 처리가 이러한 프로세스를 관리하는 데 중요한 역할을 하는데, 이는 워크로드를 서로 다른 환경(클라우드와 엣지) 간에 지능적으로 분할할 수 있기 때문입니다.
AI에서 딥 러닝 모델을 훈련하는 것과 같은 특정 작업에는 높은 연산 능력이 필요한데, 이는 강력한 리소스가 있는 클라우드 서버에서 처리하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 일단 훈련되면 이러한 모델은 종종 IoT 센서나 카메라에서 데이터를 가져와 실시간으로 결정을 내려야 합니다. 이러한 경우 데이터가 클라우드로 오가는 것을 기다리면 솔루션이 비실용적으로 만드는 지연이 발생할 수 있습니다. 데이터 소스와 가까운 에지 장치는 로컬에서 데이터를 처리하고 즉각적인 응답을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.
분산 처리가 작동하는 방식
분산 처리 모델에서 AI 작업은 두 가지 주요 범주로 나뉩니다.
- 클라우드 기반 처리: 여기에는 신경망 훈련, 대규모 데이터 세트 집계 및 분석 또는 예측 분석 수행과 같이 엄청난 양의 컴퓨팅 파워와 스토리지가 필요한 작업이 포함됩니다. 클라우드는 주문형 확장성과 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 이러한 리소스 집약적 작업을 처리하는 데 탁월합니다.
- 에지 기반 처리: 에지 컴퓨팅은 로컬에서 실시간 의사 결정 및 데이터 처리에 중점을 둡니다. 에지는 카메라, IoT 장치 또는 로컬 서버와 같이 데이터 소스 근처에 있는 장치를 말합니다. 이러한 장치는 AI 모델을 직접 실행하여 자율 주행차, 로봇 공학 및 산업 자동화와 같은 애플리케이션에 중요한 저지연 응답을 제공할 수 있습니다.
AI에서 분산 처리의 이점
- 효율성 및 확장성: 분산형 AI 처리의 주요 이점 중 하나는 효율적으로 확장할 수 있는 능력입니다. 클라우드 서버는 힘든 작업을 처리하여 에지 기기가 과부하되지 않도록 합니다. AI 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 분산형 처리를 통해 조직은 로컬 기기를 압도하지 않고도 AI 운영을 확장할 수 있습니다.
- 실시간 애플리케이션을 위한 낮은 대기 시간: AI 시스템은 엣지에서 데이터를 처리함으로써 실시간 의사 결정을 수행할 수 있으며, 이는 의료, 운송 및 보안과 같은 산업에 매우 중요합니다. 예를 들어, 자율 주행에서 자동차는 센서 데이터를 기반으로 1초 이내에 결정을 내려야 하는데, 데이터를 클라우드로 전송하고 다시 보내야 하는 경우에는 불가능할 것입니다.
- 비용 최적화: 분산형 AI 처리로 클라우드로의 지속적인 데이터 전송이 필요 없게 되어 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 비용이 많이 들 수 있습니다. 대신, 추가 분석을 위해 필요한 데이터만 클라우드로 전송되고 중요한 의사 결정은 엣지에서 이루어집니다.
- 향상된 데이터 프라이버시 및 보안: 민감한 데이터를 로컬로 처리함으로써 엣지 컴퓨팅은 더 나은 데이터 프라이버시를 유지하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터 보안이 최우선 순위인 의료 또는 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다. 클라우드 서버는 확장 가능하지만 전송 및 저장 중에 민감한 데이터를 더 큰 위험에 노출시킵니다.
분산형 AI 처리의 미래 동향
- 5G 연결: 분산형 AI 처리의 미래는 5G 네트워크의 광범위한 채택으로 크게 향상될 것입니다. 5G는 에지 디바이스와 클라우드 간의 더 빠른 통신을 가능하게 하는 데 필요한 초저지연 및 고대역폭을 제공합니다. 이를 통해 AI의 분산 처리가 더욱 간소화되어 더 많은 실시간 애플리케이션이 번창할 수 있습니다.
- 엣지 디바이스를 위한 AI 모델 최적화: AI 모델이 더욱 정교해짐에 따라 엣지 디바이스에 배포하기 위해 최적화되고 있습니다. 여기에는 모델을 압축하여 크기와 복잡성을 줄이고, 컴퓨팅 리소스가 제한된 디바이스에서 효율적으로 실행할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.
- 연합 학습: 또 다른 새로운 트렌드는 연합 학습으로, AI 모델이 원시 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 여러 기기에서 학습됩니다. 이를 통해 각 기기가 실제 데이터가 아닌 모델 업데이트만 공유하므로 개인 정보를 더 잘 보호하는 AI 시스템이 가능해져 민감한 정보를 로컬에 보관하는 데 도움이 됩니다.
결론
클라우드와 엣지 디바이스 간의 분산 처리가 최신 AI 워크로드를 처리하는 데 가장 효율적인 솔루션을 제공합니다. 클라우드의 컴퓨팅 파워와 엣지 디바이스의 실시간 응답성을 활용하여 기업은 AI 성능을 최적화하고 지연 시간을 줄이며 데이터 보안을 개선할 수 있습니다. AI가 계속 진화함에 따라 이러한 하이브리드 접근 방식은 산업 전반에 걸쳐 확장 가능하고 효과적인 AI 애플리케이션을 구현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.