Edge AI - 4. Edge AI 모델 배포 및 최적화 (4-2. Edge AI 성능 최적화)

📌 4-2. Edge AI 성능 최적화Edge AI는 제한된 연산 자원과 전력 환경에서 AI 모델을 실행해야 하기 때문에, 최적화를 통해 성능을 높이고 전력 소비를 최소화하는 것이 핵심입니다.이 과정에서 AI 가속기(NPU, TPU, GPU) 활용, 저전력 최적화 기법(배터리 기반 AI, Sleep Mode 적용) 등의 기술이 사용됩니다.🌟 1. AI 가속기 (NPU, TPU, GPU) 활용✅ (1) NPU (Neural Processing Unit) – 신경망 연산 최적화NPU는 AI 연산을 가속화하는 전용 하드웨어로, CPU보다 최대 10~100배 빠른 AI 연산 속도를 제공합니다.적용 대상: 스마트폰 AI, IoT 디바이스, 엣지 서버📌 대표적인 NPU 하드웨어 NPU 칩셋 주요 제조사적용 사..

📌 5-1. VRAM (Video RAM) – 그래픽카드의 메모리VRAM(Video RAM)은 그래픽 카드(GPU) 가 사용하는 메모리로, 게임, 영상 편집, 3D 모델링 등 그래픽 작업에서 매우 중요한 역할을 합니다.CPU가 사용하는 일반 RAM(RAM)과 달리, VRAM은 GPU(Graphics Processing Unit) 에 최적화되어 있어, 고속 데이터 전송 및 병렬 연산을 수행할 수 있습니다.🔹 1. 게임과 영상 편집에서 중요한 역할VRAM은 GPU가 처리하는 이미지, 동영상, 3D 모델, 텍스처(Texture), 쉐이더(Shader) 등의 데이터를 저장하는 공간입니다.CPU가 연산하는 데이터를 RAM에서 가져오는 것처럼, GPU는 VRAM에서 데이터를 불러와 빠르게 그래픽을 처리합니다.✅..

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..