임베디드 AI 및 머신러닝 최적화 분야

 

임베디드 AI 및 머신러닝 최적화 분야에서 정의할 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 여러 전문 영역이 포함됩니다.

1. 임베디드 AI 소프트웨어 개발
정의: 이 분야는 특히 임베디드 시스템에 배포하기 위한 AI 알고리즘 및 모델을 개발하고 최적화하는 데 중점을 둡니다.
책임: 효율적인 AI 모델 생성, 추론 엔진 최적화, AI 기능을 임베디드 장치에 통합하는 작업이 포함됩니다.
2. 임베디드 시스템 성능 엔지니어링
정의: 이 영역은 다양한 최적화 기술을 통해 임베디드 시스템의 성능, 전력 효율성 및 신뢰성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.
책임: 작업에는 성능 조정, 전원 관리 전략, 이기종 하드웨어에서 소프트웨어의 낮은 대기 시간 작동 보장이 포함됩니다.
3. 임베디드 컴파일러 및 툴체인 개발
정의: 높은 수준의 AI 코드를 이기종 SoC에 최적화된 기계어 코드로 변환하는 컴파일러와 툴체인을 개발하고 개선하는 데 중점을 둡니다.
책임: AI 워크로드에 대한 작업 예약, 메모리 관리 및 병렬화를 더 잘 처리하기 위해 컴파일러를 개선하는 데 관여합니다.
4. 실시간 임베디드 소프트웨어 엔지니어링
정의: 이 분야는 다양한 애플리케이션의 엄격한 실시간 요구 사항을 충족하기 위해 임베디드 소프트웨어를 설계하고 최적화하는 데 전념합니다.
책임: AI 기반 작업이 실시간 제약 조건을 충족하도록 보장하고 실시간 환경에서 지연 시간이 짧은 성능을 위해 소프트웨어를 최적화합니다.
5. 엣지 컴퓨팅 및 IoT 솔루션
정의: 이 영역에서는 에지 장치 및 IoT 생태계를 위한 AI 애플리케이션의 구현 및 최적화를 다룹니다.
책임: AI로 강화된 스마트 장치 개발, 로컬 데이터 처리 최적화, IoT 프레임워크에 AI 기능 통합 등이 포함됩니다.

요약
임베디드 AI 및 머신러닝 최적화는 AI 기능을 다양한 시스템에 내장하는 동시에 성능, 전력 효율성 및 실시간 작동을 보장하는 다양한 측면을 포괄하는 중요한 분야입니다. 이 분야는 AI 소프트웨어 개발, 컴파일러 및 도구 체인 개선, 성능 엔지니어링, 실시간 시스템 최적화에 대한 노력을 통합하여 다양한 애플리케이션에 걸쳐 최신 임베디드 시스템의 요구 사항을 충족합니다.  임베디드 소프트웨어 사업군의 경우 콘텐츠는 임베디드 AI 및 머신러닝 최적화 분야로 크게 분류할 수 있으며, 임베디드 환경 내에서 AI 애플리케이션을 최적화하기 위한 다양한 전문 하위 분야를 포괄합니다.