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Cloudflare Workers AI

개요Cloudflare Workers AI는 Cloudflare의 글로벌 엣지 네트워크를 기반으로 AI 모델을 서버리스 환경에서 실행할 수 있는 플랫폼입니다. 이를 통해 AI 인퍼런스를 사용자에게 가장 가까운 위치에서 수행함으로써, 초저지연 응답과 비용 효율적인 AI 서비스 운영을 실현합니다.1. 개념 및 정의Cloudflare Workers AI는 Cloudflare Workers라는 서버리스 런타임에서 제공되는 인공지능 모델 실행 기능입니다. OpenAI, Hugging Face 등에서 제공하는 다양한 프리트레인 모델을 엣지 위치에서 빠르게 실행할 수 있게 설계되어 있습니다.Serverless AI Inference: 인프라 걱정 없이 AI 모델 호출 가능Global Edge Execution: Cl..

개요5G 및 IoT의 급속한 확산은 네트워크 트래픽과 지연 시간 문제를 야기하며, 이에 따라 중앙 집중형 클라우드 아키텍처의 한계가 뚜렷해지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 **Multi-access Edge Computing(MEC)**이며, ETSI(유럽 전기통신표준협회)는 이를 위한 국제 표준을 정의하고 있습니다. 본 글에서는 ETSI MEC의 개념, 아키텍처 구성, 기술적 특성, 주요 활용 사례 등을 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의ETSI MEC는 사용자 또는 기기에 가까운 네트워크 엣지에서 데이터 처리와 응용 실행을 가능하게 하는 표준 기반의 엣지 컴퓨팅 프레임워크입니다.MEC = Multi-access Edge ComputingETSI ISG MEC: MEC ..

개요GPT-Q는 대형 언어 모델을 저용량으로 경량화하면서도 정확도 손실 없이 빠르게 추론할 수 있게 해주는 기술로, 특히 AI의 엣지 컴퓨팅 및 저비용 배포에 혁신적인 해법을 제시한다. 본 포스트에서는 GPT-Q의 정의, 동작 방식, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 GPT-Q가 왜 중요한지 심층적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GPT-Q는 'Quantized Generative Pre-trained Transformer'의 약자로, 사전 학습된 대규모 언어 모델(GPT)을 양자화(Quantization) 기법으로 압축한 모델을 의미함목적고성능 AI 모델을 저비용 환경에서도 빠르게 운영할 수 있도록 최적화필요성LLM의 연산 자원 소모와 배포 한계를 극복하고, 엣지 디바이스 및 ..

개요Loihi 2는 인텔(Intel)이 개발한 차세대 뉴로모픽(neuromorphic) 프로세서로, 인간의 뇌 구조와 신경 회로망에서 영감을 받아 정보 처리 방식을 근본적으로 재설계한 칩입니다. 기존 CPU, GPU와 달리 비동기식 이벤트 기반 연산과 병렬적인 스파이킹 뉴런 모델(Spiking Neural Network, SNN)을 채택하여, 초저전력·고속 반응의 인공지능(AI) 구현을 목표로 합니다. 인지, 추론, 적응 학습 등의 기능을 실시간 센서 데이터와 결합해 효율적으로 수행할 수 있어 엣지 AI, 로보틱스, 자율시스템의 핵심 플랫폼으로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의인간의 뇌 신경망에서 영감을 얻어 설계된 스파이킹 기반 뉴로모픽 AI 칩목적초저전력 환경에서 빠른 반응성과 ..

개요Photonic Neural Networks(PNNs)는 전자 대신 광자(Photon)를 활용하여 인공신경망(Neural Networks)을 구현하는 차세대 AI 컴퓨팅 기술입니다. 광학 연산의 초고속성, 초저전력성, 고병렬성을 활용하여, 기존 전자 기반 딥러닝 가속기의 성능 한계를 극복하고, 대규모 AI 모델 처리에 최적화된 새로운 연산 플랫폼을 제공합니다.1. 개념 및 정의항목설명정의광학 소자를 이용해 뉴런 간 가중치 연산, 합성(sum) 연산을 수행하는 물리적 인공신경망 구조목적AI 추론(Inference) 속도 극대화, 에너지 소비 최소화필요성초거대 AI 모델 시대에 대응하기 위한 차세대 고성능 AI 하드웨어 필요PNN은 특히 "Inference-Dominant Workload"(대량 추론) ..

개요추론 가속기(Inference Accelerator)는 훈련된 인공지능(AI) 모델의 추론(inference) 과정을 빠르고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 특수 하드웨어 장치다. 특히 대규모 모델과 실시간 응답이 요구되는 애플리케이션(챗봇, 자율주행, 음성인식 등)에서 필수적인 컴퓨팅 자원으로, GPU, TPU, NPU, FPGA 등 다양한 형태로 구현된다.1. 개념 및 정의추론 가속기는 머신러닝 모델이 입력을 받아 출력을 생성하는 ‘추론(inference)’ 단계를 최적화하여 성능과 에너지 효율을 극대화하는 데 특화된 연산 장치이다.목적: 지연 시간(latency) 최소화, 처리량(throughput) 극대화대상 환경: 엣지 컴퓨팅, 모바일 디바이스, 데이터센터, 자율 시스템 등차이점: 훈련(tr..

개요자율 시스템(Autonomous Systems)은 외부의 지속적인 인간 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 시스템을 의미한다. 센서, AI, 로보틱스, 제어 알고리즘을 기반으로 하여, 실제 환경에서 상황을 인지하고, 계획하고, 실행하는 능력을 갖춘 것이 특징이다. 특히 제조, 물류, 교통, 국방 등 다양한 산업에서 활용도가 증가하고 있으며, 미래의 핵심 인프라로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의자율 시스템은 데이터를 기반으로 한 상황 인식, 의사결정, 실행을 자동화하며, 인간의 감독 없이도 지속적으로 작동하는 시스템이다.목적: 반복적이거나 위험한 작업의 자동화 및 효율성 극대화필요성: 인력 부족, 안전 문제, 실시간 대응의 필요성 증가핵심 특징: 자기 인식(Self-aw..

개요MnasNet(엠나스넷)은 Google Brain이 발표한 Neural Architecture Search(NAS) 기반의 경량 CNN 모델로, 모바일 환경에서 정확도와 지연시간(latency)을 동시에 최적화하기 위해 설계된 딥러닝 구조입니다. NASNet, MobileNetV2 등의 단점을 보완하며, 실제 디바이스 측정 지연시간을 학습 목표에 직접 반영한 점에서 차별화됩니다. Edge AI·온디바이스 AI의 실용화를 위한 핵심 구조 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 추론이 필요한 모바일 디바이스 환경에 맞춰 자동 설계된 NAS 기반 CNN 모델개발 주체Google Brain (2018, CVPR 논문 발표)핵심 특징다목표 최적화(Objective Trade-off: Accu..

개요온디바이스 AI는 인공지능 모델이 클라우드가 아닌 로컬 디바이스 상에서 직접 실행되는 기술을 말한다. 스마트폰, IoT 기기, 웨어러블, 차량용 시스템 등 다양한 환경에서 데이터의 실시간 분석과 AI 추론이 가능하며, 응답 속도, 개인 정보 보호, 네트워크 의존성 감소 등의 장점을 제공한다. 최근 엣지 컴퓨팅과 AI 칩 기술의 발전에 힘입어 그 활용 범위가 급속히 확대되고 있다.1. 개념 및 정의온디바이스 AI는 데이터 수집, 처리, 추론을 디바이스 내에서 수행하는 구조로, AI 연산이 클라우드 서버가 아닌 **엣지(Edge)**나 단말에서 이루어진다.목적: 실시간성 확보, 개인 정보 보호 강화, 오프라인 환경 대응특징: 저전력, 경량화 모델, 빠른 응답 속도적용 환경: 스마트폰, 차량, IoT 센서..

개요컨버전스 IoT(Convergence IoT)는 다양한 산업 영역에서 IoT(사물인터넷) 기술을 다른 기술 또는 산업과 융합(Convergence)하여 고부가가치 서비스를 창출하는 차세대 디지털 전략입니다. 단순한 센서 네트워크나 데이터 수집을 넘어, AI, 빅데이터, 클라우드, 5G, 엣지컴퓨팅 등의 기술과 융합되어 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트헬스케어 등으로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의컨버전스 IoT는 다양한 기술(Information, Operational, Communication)의 융합을 통해 IoT 데이터를 분석·활용하며, 실시간 대응성과 예측 기능을 갖춘 지능형 인프라를 구성하는 개념입니다.핵심 목적:이기종 기술·플랫폼 간 통합산업 자동화와 지능형 대응 구현데이터 기반 실시..