서론
나는 인공지능 프로젝트를 진행하기 전 Google Coral Accelerator와 Intel Neural Compute Stick 2와의 차이점을 알고, 내가 하는 프로젝트와 알맞는 하드웨어 가속기를 선택하기 위해 이 글을 쓴다.
또한 온디바이스 인공지능을 제작하는 사람에게 두개의 가속기 중 프로젝트에 필요한 가속기의 선택을 도와주기 위한 목적도 있다.
특징
Google Coral Accelerator (Edge TPU)
- 처리 장치: Edge TPU(Tensor Processing Unit)
- 성능: 4 TOPS(Tera Operations Per Second)
- 전력 효율성: 약 2TOPS/W
- 지원 프레임워크: TensorFlow Lite
- 적용 분야: 실시간 객체 탐지, 이미지 분류, 음성 인식 등
- 개발 환경: Google의 툴체인 및 클라우드 서비스와 통합
- 가격(디바이스마트/VAT별도): 90,500원
Intel Neural Compute Stick 2 (NCS2)
- 처리 장치: Movidius Myriad X VPU (Vision Processing Unit)
- 성능: 최대 1TOPS(Tera Operations Per Second)
- 전력 효율성: 매우 낮음
- 지원 프레임워크: OpenVINO 툴킷 (TensorFlow, Caffe, Pytorch 등 호환)
- 적용 분야: 컴퓨터 비전 작업, 영상 처리, 등
- 개발 환경: 다양한 Intel 하드웨어와 통합 가능
- 가격(디바이스마트/VAT별도): 105,000원
연산
Google Coral Accelerator (Edge TPU)
- 양자화된 텐서 연산: 8비트 정수 연산에 최적화, 합성곱 연산, 행렬 곱셈, 활성화 함수 적용
- 딥러닝 모델 추론: 실시간 객체 감지, 이미지 분류, 키포인트 감지
- 경량 모델 실행: 모바일 및 임베디드 디바이스에서 효율적으로 동작
- 정수 연산 최적화: 양자화된 합성곱 및 완전 연결 계층의 정수 연산
Intel Neural Compute Stick 2 (NCS2)
- 비전 가속기 연산: 컴퓨터 비전 알고리즘, 이미지 및 비디오 처리
- 딥러닝 모델 추론: 객체 감지, 이미지 분류, 세그멘테이션(객체 분할)
- 비전 및 AI 애플리케이션 가속화: 증강현실, 로봇 공학
- OpenVINO 툴킷 호환: 다양한 딥러닝 프레임워크 지원, 모델 최적화 및 변환
- 전력 효율성: 엣지 컴퓨팅, 저전력 애플리케이션에서 뛰어난 성능
프로젝트 예시
1. 실시간 보안카메라에서 객체 감지 및 추적
- 설명: 실시간으로 보안 카메라 영상을 분석하여 사람이나 차량을 감지하고 추적
- 필요한 연산: 실시간 객체 감지, 빠른 추론, 낮은 지연 시간
- 추천 가속기: Google Coral Accelerator
- 이유: Edge TPU의 높은 성능(4-TOPS)과 같은 낮은 지연시간 덕분에 실시간 객체 감지와 추적 작업에 매우 적합함
2. 산업용 로봇에서 품질 검사
- 설명: 생산 라인에서 제품의 결함을 자동으로 감짛하고 분류
- 필요한 연산: 고속 이미지 처리, 객체 인식, 실시간 분석
- 추천 가속기: Intel Neural Compute Stick 2
- 이유: NCS2의 비전 가속기 연산과 OpenVINO 툴킷을 통해 다양한 이미지 처리 및 객체 인식 모델을 효과적으로 실행할 수 있음
3. 스마트홈 음식 인식 시스템
- 설명: 스마트홈 디바이스에서 음성 명령을 인식하고 실행
- 필요한 연산: 음성 인식, 실시간 처리, 저전력 소비
- 추천 가속기: Google Coral Accelerator
- 이유: Edge TPU의 전력 효율성과 빠른 실시간 처리 능력 덕분에 지속적인 음석 인식에 적합함
4. 도시 교통 모니터링 시스템
- 설명: 교통 카메라 영상을 분석하여 실시간으로 차량 흐름을 모니터링하고 최적화
- 필요한 연산: 실시간 비디오 분석, 객체 감지 및 추적, 낮은 전력 소비
- 추천 가속기: Intel Neural Compute Stick 2
- 이유: NCS2의 비전 처리 능력과 전력 효율성 덕분에 교통 모니터링 시스템에 효과적임
5. 증강 현실(AR) 게임
- 설명: AR 헤드셋에서 사용자 움직임을 추적하고, 실시간으로 그래픽을 렌더링
- 필요한 연산: 실시간 추적, 그래픽 렌더링, 낮은 지연 시간
- 추천 가속기: Intel Neural Compute Stick 2
- 이유: NCS2의 높은 비전 처리 성능과 OpenVINO 툴킷의 유연성 덕분에 AR 애플리케이션에 적합함
6. LLM(대형 언어 모델)
- 설명: GPT, LLaMA 와 같은 대형 언어 모델을 사용
- 필요한 연산: 실시간 처리, 낮은 지연 시간, 빠른 추론, 대규모 연산
- 추천 가속기: Intel Neural Compute Stick 2
- 이유: LLM 모델은 대규모 연산을 필요로 하기 때문에, NCS2의 부동 소수점 연산 지원이 더 적합함
7. Stable Diffusion(텍스트-이미지 모델)
- 설명: 확산모델을 통해 텍스트를 이미지로 바꿔주는 모델.
- 필요한 연산: 대규모 연산 능력, 부동소수점 연산, 대용량 메모리
- 추천 가속기: Intel Neural Compute Stick 2 (성능 부족함)
- 이유: 2개의 가속기 중에서는 부동소수점 연산을 지원하는 NCS2가 더 낮지만, Edge 디바이스보다는 고성능 컴퓨터에서 실행하는게 적합함.
결론
- 성능: Google Coral Accelerator가 더 높은 TOPS 성능을 제공하여 더 빠른 추론 작업을 수행할 수 있다.
- 전력 효율성: 두 장치 모두 전력 효율적이지만, Coral Accelerator가 약간 더 나은 효율성을 가진다.
- 지원 프레임워크: Coral Accelerator는 TensorFlow Lite에 최적화되어 있고, NCS2는 OpenVINO 툴킷을 통해 다양한 프레임워크를 지원한다.
- 적용 분야: Coral Accelerator는 높은 속도를 요구하는 실시간 애플리케이션에 적합하며, NCS2는 다양한 컴퓨터 비전 및 AI 애플리케이션에 유연하게 사용할 수 있다.
- 개발 환경: Google Coral은 Google 생태계와 잘 통합되며, NCS2는 Intel의 다양한 하드웨어와 쉽게 통합할 수 있는 장점이 있다.
이미지의 분류, 객체 탐지, 음성 인식 등을 사용하려면, Google Coral Accelerator가 더 나음.
영상 실시간 처리, 고속 비디오 처리 등이 필요하다면, Intel Neural Compute Stick 2가 더 나음.