인공 지능의 영향은 데이터 센터부터 엣지까지 모든 곳에 있습니다.

생성 인공지능은 인공지능 변혁의 중요한 원동력이 되었으며 우리 일상생활에 광범위하고 광범위한 영향을 미치고 있습니다. 지난 1년 동안 인공지능 기술은 점차 소비자들의 삶 속으로 파고들었습니다. MWC 2024의 뉴스 및 제품 발표는 차세대 생성 AI 애플리케이션의 잠재력을 강조합니다. 이 기술은 어디에서나 엣지 및 엔드포인트 장치에 직접 통합되어 창의성과 커뮤니케이션을 전례 없는 수준으로 끌어올릴 것입니다.

"엣지 인공지능"이란 인공지능 알고리즘을 네트워크 엣지 인프라에 직접 배치하고 스마트폰, 카메라, 센서, IoT 기기 등의 단말에 직접 배치하여 클라우드 서버에 의존하지 않고 실시간 처리 및 의사결정을 달성하는 것을 의미합니다. . 이러한 AI 처리 분산화는 대기 시간 감소, 개인 정보 보호 강화, 인터넷 연결이 제한된 경우 안정성 향상 등 여러 가지 이점을 제공합니다.

예를 들어 스마트 시계에 AI 엣지 기능이 있다고 가정해 보겠습니다. 이는 시계가 클라우드 서비스에 의존하지 않고도 일부 작업을 로컬로 수행할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 시계는 내장된 인공 지능 모델을 활용하여 음성 인식, 번역, 상태 모니터링과 같은 작업을 수행하여 빠른 응답 시간을 제공할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅에 대한 이러한 접근 방식은 처리 속도를 높일 뿐만 아니라 데이터를 전송하기 위한 외부 서버의 필요성을 줄여주므로 개인 정보 보호에도 도움이 됩니다.

최첨단 인공지능의 핵심은 효율적인 추론 능력, 즉 훈련된 인공지능 모델을 사용하여 예측이나 결정을 내리는 데 있습니다. 성능을 향상하려면 특수 메모리 기술을 채택하고 최종 장치의 특정 요구 사항에 맞게 맞춤화해야 합니다. 더 큰 모델이 더 높은 정확도와 결과 충실도를 제공함에 따라 장치 전력 및 공간 제약 내에서 더 큰 메모리 용량과 대역폭에 대한 요구가 계속 증가할 것입니다.

설계자는 AI/ML 추론을 위해 메모리를 선택할 때 여러 옵션을 가질 수 있지만, 주요 매개변수 대역폭의 경우 GDDR 메모리가 더 나은 성능을 발휘합니다. 휴대폰과 많은 IoT 장치의 경우 전력 소비와 공간 제약이 중요하므로 LPDDR을 선택하는 메모리입니다. Edge AI 추론을 위한 메모리를 선택할 때는 대역폭, 용량, 전력 소비 및 소형 폼 팩터 간의 올바른 균형을 유지해야 합니다.

에지 및 엔드포인트 장치를 보호하는 것이 중요합니다. 이러한 장치는 개인 정보부터 독점적인 비즈니스 통찰력에 이르기까지 민감한 데이터를 수집하고 처리하는 데 핵심적인 역할을 하므로 사이버 공격의 높은 가치를 지닌 표적이 됩니다. 맬웨어, 데이터 침해, 무단 액세스 등 다양한 잠재적 위협으로부터 AI 장치를 보호하려면 강력한 보안 조치를 구현하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 데이터 전송 및 미사용 저장 중에 보호를 보장하기 위해 암호화 프로토콜, 보안 부팅 메커니즘 및 하드웨어 기반 보안 기능을 사용해야 합니다.

최첨단 인공 지능의 등장은 창의성, 혁신 및 개인화된 경험을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 그러나 AI의 잠재력을 최대한 실현하려면 추론 및 엣지 장치 보안을 위한 메모리 기술이 지속적으로 발전해야 합니다.

Rambus의 메모리 인터페이스 컨트롤러는 GDDR 및 LPDDR에 고대역폭, 저지연 메모리 성능을 제공하여 현재와 미래의 인공 지능 추론 요구 사항을 충족합니다. 또한 Rambus는 하드웨어 수준에서 최첨단 보안을 구현하여 에지 및 엔드포인트 장치에서 AI 애플리케이션을 보호할 수 있는 광범위한 보안 IP 포트폴리오를 보유하고 있습니다.

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