"모험 시도"에서 "효율 혁신"으로
KEYETECH, AI 컴퓨팅 파워로 산업 생산성 재건
컴퓨팅 파워, 즉 컴퓨팅 능력은 정보 시대의 핵심 동력입니다. 컴퓨팅 파워의 크기는 데이터 처리 속도와 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그리고 컴퓨팅 파워는 산업에 뿌리내릴 때 비로소 진정한 생산성이 될 수 있습니다.
컴퓨팅 파워를 생산성으로 전환하는 핵심은 산업 수요와의 깊은 통합에 있습니다. 예를 들어, 전통적인 제조업은 낮은 생산 효율과 높은 에너지 소비를 보이며, 이는 엣지 컴퓨팅 파워와 지능형 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 발생시켰습니다. 생산 라인에 엣지 컴퓨팅 노드를 배치하여 센서가 수집한 방대한 데이터를 실시간으로 처리한 다음, AI 컴퓨팅 파워를 사용하여 생산 공정을 최적화함으로써 지능형 제조가 실현됩니다. 컴퓨팅 파워 기술의 업그레이드와 반복의 핵심 동력은 이러한 실제 산업의 문제점에서 비롯됩니다.
"클라우드 집중"에서 "엔드 투 엔드 클라우드 분산"으로의 진화
산업의 문제점, 즉 AI 시각 검사의 심층적인 발전을 바탕으로, 단순한 "모델 훈련 도구"에서 "전체 프로세스 R&D 도구"로 업그레이드되었습니다. 이는 데이터 수집, 주석 처리, 모델 훈련, 배포 추론, 모니터링 및 운영의 전체 수명 주기를 포괄합니다. 그러나 기존 플랫폼은 클라우드 중심 아키텍처에 크게 의존하며, 이는 실제 구현에서 두 가지 핵심적인 모순을 점차 드러냅니다.
폭발적인 데이터 증가와 클라우드 전송 병목 현상: 산업 시나리오에서 불량 데이터의 수가 증가합니다. 이 모든 데이터를 클라우드에 업로드하면 산업 대역폭의 70% 이상을 차지하여 네트워크 정체를 유발합니다.
실시간 의사 결정 요구 사항과 클라우드 지연의 단점: 산업 품질 검사는 밀리초 수준의 응답(예: 고속 생산 라인에서 결함 감지)을 요구하는 반면, 클라우드 처리(네트워크 전송 포함)는 일반적으로 평균 100ms 이상의 지연 시간을 가지며, 이는 실시간 요구 사항을 충족할 수 없습니다.
이러한 모순의 핵심은 본질적으로 "중앙 집중형 컴퓨팅 아키텍처"와 "분산형 비즈니스 요구 사항" 간의 불일치입니다. 엣지 컴퓨팅의 등장은 컴퓨팅 파워를 클라우드에서 물리적 세계의 "엣지"로 확장하여 위에서 언급한 모순을 해결하기 위한 새로운 패러다임을 제공합니다.
KEYETECH, AI의 '컴퓨팅 파워 경계' 재정의
KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅은 단순한 "분산 컴퓨팅"이 아니라 데이터 처리, 저장, AI 추론 기능을 데이터 소스에 가까운 물리적 장치 또는 "엣지 노드"로 싱크하여 "엔드 엣지 클라우드" 협업 아키텍처를 형성합니다. 핵심 가치는 다음과 같은 네 가지 측면에 반영됩니다.
KEYETECH의 AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 단일 컴퓨팅 파워 32TOPS로 초당 400-500개의 이미지 데이터를 처리할 수 있습니다.
로컬 데이터 처리는 장거리 네트워크 전송을 피하며, 엔드 투 엔드 지연 시간을 클라우드의 100ms+에서 10ms 이내로 줄일 수 있습니다(엣지 노드와 장치 간의 거리에 따라 다름).
원시 데이터에서 필터링, 정리 및 특징 추출 후, 엣지 노드는 핵심 정보만 업로드할 수 있어 데이터 전송량을 90% 이상 줄입니다.
엣지 측면은 종종 네트워크 불안정성 문제에 직면합니다. KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 특정 자율성을 가지며, 오프라인 AI 추론을 지원하고 네트워크가 끊어진 경우에도 중요한 작업을 계속 실행할 수 있도록 보장합니다.
데이터, 모델 및 컴퓨팅 파워의 "3차 시너지"
KEYETECH-AI 자체 개발한 KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 단순한 분업이 아닌 세 가지 차원의 깊은 통합을 통해 엔드 엣지 클라우드 협업 아키텍처를 형성합니다.
엣지는 데이터 수집, 전처리 및 특징 추출을 담당하고, 클라우드는 데이터 저장, 주석 처리 및 빅 데이터 분석을 담당하여 "엣지 필터링 클라우드 강수"의 폐쇄 루프 데이터 흐름을 형성합니다.
클라우드 기반 범용 대형 모델 훈련, 엣지 경량 모델 배포, 모델 압축, 매개변수 업데이트, 연합 학습 및 기타 기술을 통한 "클라우드 최적화 엣지 추론" 모델 수명 주기 관리 구현.
작업의 실시간성, 복잡성 및 리소스 요구 사항(예: 실시간 작업에 대한 엣지 우선 순위 및 비실시간 작업에 대한 클라우드 처리)에 따라 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 파워를 동적으로 할당하여 글로벌 컴퓨팅 파워 리소스의 최적 구성을 달성합니다.
기존의 중앙 집중형 컴퓨팅과 비교하여 엣지 컴퓨팅의 핵심적인 장점은 "낮은 지연 시간(밀리초 응답)", "대역폭 최적화(무효 데이터 업로드 70% 이상 감소)", "현지화된 의사 결정(연결이 끊어져도 독립적으로 실행 가능)"에 있으며, 이는 실시간성과 신뢰성에 대한 예측 유지 보수의 핵심 요구 사항과 일치합니다.
KEYETECH의 자체 개발 컴퓨팅 파워 경로는 기술적 돌파구일 뿐만 아니라 산업 생산성의 본질을 재구성하는 것입니다. 즉, 특수 컴퓨팅 파워를 사용하여 보편적인 딜레마를 해결하고, 안정성으로 신뢰성 표준을 정의하며, 저전력 소비로 친환경 지능형 제조를 달성합니다.
"모험 시도"에서 "효율 혁신"으로
KEYETECH, AI 컴퓨팅 파워로 산업 생산성 재건
컴퓨팅 파워, 즉 컴퓨팅 능력은 정보 시대의 핵심 동력입니다. 컴퓨팅 파워의 크기는 데이터 처리 속도와 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그리고 컴퓨팅 파워는 산업에 뿌리내릴 때 비로소 진정한 생산성이 될 수 있습니다.
컴퓨팅 파워를 생산성으로 전환하는 핵심은 산업 수요와의 깊은 통합에 있습니다. 예를 들어, 전통적인 제조업은 낮은 생산 효율과 높은 에너지 소비를 보이며, 이는 엣지 컴퓨팅 파워와 지능형 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 발생시켰습니다. 생산 라인에 엣지 컴퓨팅 노드를 배치하여 센서가 수집한 방대한 데이터를 실시간으로 처리한 다음, AI 컴퓨팅 파워를 사용하여 생산 공정을 최적화함으로써 지능형 제조가 실현됩니다. 컴퓨팅 파워 기술의 업그레이드와 반복의 핵심 동력은 이러한 실제 산업의 문제점에서 비롯됩니다.
"클라우드 집중"에서 "엔드 투 엔드 클라우드 분산"으로의 진화
산업의 문제점, 즉 AI 시각 검사의 심층적인 발전을 바탕으로, 단순한 "모델 훈련 도구"에서 "전체 프로세스 R&D 도구"로 업그레이드되었습니다. 이는 데이터 수집, 주석 처리, 모델 훈련, 배포 추론, 모니터링 및 운영의 전체 수명 주기를 포괄합니다. 그러나 기존 플랫폼은 클라우드 중심 아키텍처에 크게 의존하며, 이는 실제 구현에서 두 가지 핵심적인 모순을 점차 드러냅니다.
폭발적인 데이터 증가와 클라우드 전송 병목 현상: 산업 시나리오에서 불량 데이터의 수가 증가합니다. 이 모든 데이터를 클라우드에 업로드하면 산업 대역폭의 70% 이상을 차지하여 네트워크 정체를 유발합니다.
실시간 의사 결정 요구 사항과 클라우드 지연의 단점: 산업 품질 검사는 밀리초 수준의 응답(예: 고속 생산 라인에서 결함 감지)을 요구하는 반면, 클라우드 처리(네트워크 전송 포함)는 일반적으로 평균 100ms 이상의 지연 시간을 가지며, 이는 실시간 요구 사항을 충족할 수 없습니다.
이러한 모순의 핵심은 본질적으로 "중앙 집중형 컴퓨팅 아키텍처"와 "분산형 비즈니스 요구 사항" 간의 불일치입니다. 엣지 컴퓨팅의 등장은 컴퓨팅 파워를 클라우드에서 물리적 세계의 "엣지"로 확장하여 위에서 언급한 모순을 해결하기 위한 새로운 패러다임을 제공합니다.
KEYETECH, AI의 '컴퓨팅 파워 경계' 재정의
KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅은 단순한 "분산 컴퓨팅"이 아니라 데이터 처리, 저장, AI 추론 기능을 데이터 소스에 가까운 물리적 장치 또는 "엣지 노드"로 싱크하여 "엔드 엣지 클라우드" 협업 아키텍처를 형성합니다. 핵심 가치는 다음과 같은 네 가지 측면에 반영됩니다.
KEYETECH의 AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 단일 컴퓨팅 파워 32TOPS로 초당 400-500개의 이미지 데이터를 처리할 수 있습니다.
로컬 데이터 처리는 장거리 네트워크 전송을 피하며, 엔드 투 엔드 지연 시간을 클라우드의 100ms+에서 10ms 이내로 줄일 수 있습니다(엣지 노드와 장치 간의 거리에 따라 다름).
원시 데이터에서 필터링, 정리 및 특징 추출 후, 엣지 노드는 핵심 정보만 업로드할 수 있어 데이터 전송량을 90% 이상 줄입니다.
엣지 측면은 종종 네트워크 불안정성 문제에 직면합니다. KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 특정 자율성을 가지며, 오프라인 AI 추론을 지원하고 네트워크가 끊어진 경우에도 중요한 작업을 계속 실행할 수 있도록 보장합니다.
데이터, 모델 및 컴퓨팅 파워의 "3차 시너지"
KEYETECH-AI 자체 개발한 KEYETECH-AI 엣지 컴퓨팅 유닛은 단순한 분업이 아닌 세 가지 차원의 깊은 통합을 통해 엔드 엣지 클라우드 협업 아키텍처를 형성합니다.
엣지는 데이터 수집, 전처리 및 특징 추출을 담당하고, 클라우드는 데이터 저장, 주석 처리 및 빅 데이터 분석을 담당하여 "엣지 필터링 클라우드 강수"의 폐쇄 루프 데이터 흐름을 형성합니다.
클라우드 기반 범용 대형 모델 훈련, 엣지 경량 모델 배포, 모델 압축, 매개변수 업데이트, 연합 학습 및 기타 기술을 통한 "클라우드 최적화 엣지 추론" 모델 수명 주기 관리 구현.
작업의 실시간성, 복잡성 및 리소스 요구 사항(예: 실시간 작업에 대한 엣지 우선 순위 및 비실시간 작업에 대한 클라우드 처리)에 따라 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 파워를 동적으로 할당하여 글로벌 컴퓨팅 파워 리소스의 최적 구성을 달성합니다.
기존의 중앙 집중형 컴퓨팅과 비교하여 엣지 컴퓨팅의 핵심적인 장점은 "낮은 지연 시간(밀리초 응답)", "대역폭 최적화(무효 데이터 업로드 70% 이상 감소)", "현지화된 의사 결정(연결이 끊어져도 독립적으로 실행 가능)"에 있으며, 이는 실시간성과 신뢰성에 대한 예측 유지 보수의 핵심 요구 사항과 일치합니다.
KEYETECH의 자체 개발 컴퓨팅 파워 경로는 기술적 돌파구일 뿐만 아니라 산업 생산성의 본질을 재구성하는 것입니다. 즉, 특수 컴퓨팅 파워를 사용하여 보편적인 딜레마를 해결하고, 안정성으로 신뢰성 표준을 정의하며, 저전력 소비로 친환경 지능형 제조를 달성합니다.
