Edge AI - 2. Edge AI 개발을 위한 기초 준비 (2-2. Edge AI 개발 환경 구축)

📌 2-2. Edge AI 개발 환경 구축Edge AI를 개발하려면 하드웨어, 소프트웨어, AI 가속기 등을 조합하여 환경을 구축해야 합니다.여기서는 라즈베리파이, Jetson Nano, ESP32 & STM32를 활용한 AI 개발 환경을 정리하겠습니다.🌟 1. 라즈베리파이 + AI 가속기 환경 구축라즈베리파이(Raspberry Pi)는 소형 컴퓨터 기반의 Edge AI 개발 플랫폼으로,TensorFlow Lite & Coral Edge TPU를 활용하여 AI 모델을 실행할 수 있습니다.✅ (1) TensorFlow Lite 환경 구축TensorFlow Lite(TFLite)는 라즈베리파이에서 경량 AI 모델을 실행하는 데 최적화된 프레임워크입니다.📌 설치 방법# TensorFlow Lite 패키지..

3. Jetson Nano/Xavier와 같은 ARM 기반 AI 개발 보드 활용NVIDIA의 Jetson 시리즈(Jetson Nano, Jetson Xavier NX, Jetson AGX Xavier 등)는 ARM 기반 AI 개발 보드로, 엣지 AI, 로봇공학, 컴퓨터 비전, 자율 주행, AIoT(Artificial Intelligence of Things) 등의 프로젝트에 최적화된 플랫폼이다.이러한 보드는 ARM Cortex-A 프로세서와 NVIDIA GPU(Tensor Core 포함)를 결합하여 실시간 AI 연산이 필요한 임베디드 시스템을 구축하는 데 적합하다.1. Jetson Nano/Xavier 개요 및 활용 분야1) Jetson Nano/Xavier의 주요 특징 모델  CPU GPU RAM AI..

CUDA는 NVIDIA에서 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델로, GPU(Graphics Processing Unit)를 활용하여 연산을 병렬로 처리할 수 있게 합니다. 본래 GPU는 그래픽 렌더링에 특화된 프로세서였지만, CUDA를 통해 다양한 연산 작업에서도 강력한 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다.CUDA의 역사CUDA는 2007년 NVIDIA가 처음 발표했으며, 당시 GPU를 프로그래밍하기 위해 OpenGL이나 DirectX와 같은 그래픽 API를 사용해야 하는 복잡한 상황을 크게 개선했습니다. CUDA는 GPU를 보다 일반적인 병렬 프로세서로 사용할 수 있는 길을 열어주었습니다. 주요 연혁은 다음과 같습니다:2007년: CUDA Toolkit 1.0 발표GPU를 범용 연산에 사용할 수..