안녕하세요. 여러분!
최근 삼성전자의 갤럭시 S24가 출시했는데, 그 기기에 탑재되어 있는 온디바이스AI에 대한 반응이 굉장히 뜨겁습니다. 앞으로 우리의 일반 생활이나 업무, 해외 여행 시의 편의에 많은 도움을 줄 것으로 예상되는데요. 이 글에서는 ‘온디바이스AI란 무엇이가’ 에 대해 알아보겠습니다.
온디바이스AI(On-device AI)란?
이는 말 그대로 기기 내에서 인공지능(AI) 기능이 작동하는 것을 의미합니다. 전통적으로, 많은 AI 기능들은 클라우드 기반 서버에서 처리되었는데요, 이는 데이터를 외부 서버로 전송하고, 서버에서 처리한 후 다시 결과를 기기로 전송하는 방식을 사용했죠. 그러나 온디바이스AI에서는 이 모든 처리가 사용자의 기기 내에서 직접 이루어지는 것입니다.
그럼 ChatGPT 등과 같은 생성형AI와는 어떻게 다른 것일까요?
온디바이스AI와 생성형AI
온디바이스AI
- 정의: 데이터 처리와 인공지능 연산이 사용자의 기기 내에서 직접 이루어집니다.
- 데이터 보안과 개인정보: 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내에서 처리하기 때문에, 데이터 보안과 개인정보 보호에 강점을 가집니다.
- 짤은 지연시간 및 offline 연결 가능: 클라우드 서버에 의존하지 않기 때문에, 온디바이스 AI는 짧은 지연시간을 가지며 인터넷 연결 없이도 작동할 수 있어요.
- 효율성: 데이터 전송이 필요 없어 에너지 효율성이 높으며, 기기의 자원을 최적화하여 사용합니다.
- 응용 분야: 온디바이스 AI는 스마트폰, 웨어러블, 스마트 홈 기기, 자율주행 차량 등에서 널리 사용되고 있어요.
생성형 AI
- 정의: 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성하는데 초점을 맞춘 AI 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 만들어 줄 수 있죠.
- 데이터 학습 및 처리: 대규모 데이터셋에서 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 이 과정은 주로 강력한 서버나 클라우드 기반 시스템에서 이루어지죠.
- 창의성 및 다양성: 기존에 존재하지 않는 독창적이고 다양한 결과물을 생성할 수 있는 능력을 가집니다.
- 응용 분야: 예술, 디자인, 콘텐츠 제작, 게임 개발 등 다양한 창의적인 분야에서 주로 활용됩니다.
간단 정리
- 처리 위치: 온디바이스AI는 사용자의 기기 내에서 작동하는 반면, 생성형AI는 주로 강력한 서버나 클라우드 환경에서 작동해요.
- 목적 및 사용 사례: 온디바이스AI는 개인정보 보호 및 빠른 응답 시간에 중점을 두는 반면, 생성형AI는 새로운 콘텐츠 생성에 중점을 둡니다.
- 데이터 보안 및 개인정보: 온디바이스AI는 데이터 보안 및 개인정보 보호 측면에서 강점을 가지지만, 생성형AI는 대규모 데이터 처리를 위해 클라우드 서버에 의존할 수 있습니다.
여기까지 온디바이스AI에 대해 알아보았는데 잘 이해되셨는지요? ^^
위와 같은 특징을 가진 한편, 여러 단점도 가지고 있는데요. 장단점을 모두 알아두어야 활용하는데 도움이 되겠죠?
온디바이스AI의 단점
- 제한된 처리 능력: 사용자의 기기에 의존하여 작동하기 때문에, 기기의 하드웨어 성능에 크게 영향을 받아요. 고성능 서버나 클라우드와 비교했을 때, 모바일 기기나 다른 소형 기기들은 제한된 처리 능력과 저장 공간을 가지고 있어, 복잡한 AI 작업을 수행하는 데 제약이 있을 수 있어요.
- 에너지 소비: AI 연산은 일반적으로 많은 에너지를 소비해요. 이러한 연산이 기기 내에서 이루어질 경우, 배터리 수명이 단축될 수 있습니다. 이는 특히 모바일 기기나 배터리로 작동하는 기기에서 문제가 될 수 있죠.
- 업데이트와 유지 보수의 어려움: 클라우드 기반 AI와 달리, 온디바이스AI는 각 기기에 개별적으로 업데이트를 해야 합니다. 이는 소프트웨어 업데이트와 유지 보수에도 관심을 둬야하는 부분이죠.
- 학습 능력의 제한: 온디바이스AI는 주로 사전에 학습된 모델을 사용합니다. 클라우드 기반 AI 시스템처럼 지속적으로 데이터를 수집하고 학습하는 것이 어렵기 때문에, 시간이 지남에 따라 새로운 데이터나 패턴을 학습하는 데 한계가 있을 수 있어요.
- 기능적 제한: 연산 능력과 에너지 효율성의 균형을 맞추어야 하기 때문에, 일부 고급 기능이나 복잡한 AI 작업을 수행하기 어려울 수 있다고 해요. 이는 AI의 기능 범위를 제한할 수 있습니다.
위의 단점 중 1번 처리 능력은 기기의 성능에 큰 영향을 줄텐데요, 이를 개선하기 위해서는 구체적으로 어떤 것이 필요할까요?
처리능력 개선을 위한 필요 사항
- 프로세서 (CPU 및 GPU): AI 연산은 고도의 계산 능력을 필요로 해요. 강력한 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)는 복잡한 AI 알고리즘을 빠르게 처리할 수 있도록 도와주죠. 특히 GPU는 병렬 처리에 탁월하여 AI 및 딥러닝 연산에 필수적입니다.
프로세서에는 삼성전자의 엑시노스, 퀄컴의 스냅드래곤, 애플의 A시리즈와 M시리즈칩이 여기에 해당 되요. - 전용 AI 프로세서: 일부 최신 기기는 AI 작업을 위해 특별히 설계된 전용 AI 프로세서나 뉴럴 프로세싱 유닛(NPU)을 탑재하고 있어요. 이러한 전용 프로세서는 AI 연산을 효율적으로 처리하도록 최적화되어 있으며, CPU와 GPU의 부하를 줄여줍니다.
여기에는 Google Tensor, Apple 뉴럴 엔진 등이 포함되구요. - 메모리 (RAM): 충분한 랜덤 액세스 메모리는 기기가 동시에 여러 작업을 처리하는 데 도움이 되요. AI 애플리케이션이 복잡한 데이터 세트에 신속하게 접근하고 처리하려면 높은 메모리 용량이 필요하죠.
- 저장 공간: 빠른 읽기/쓰기 속도를 가진 저장 장치는 AI 애플리케이션이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 데 중요합니다.
- 전력 관리 및 배터리: 고성능 AI 연산은 많은 에너지를 소모합니다. 따라서, 효율적인 전력 관리 시스템과 높은 용량의 배터리가 중요해요. 기기가 더 오래 지속되고 안정적으로 작동할 수 있도록 하죠.
- 냉각 시스템: 고성능 AI 연산은 기기의 발열을 증가 시킬 수 있어요. 효과적인 냉각 시스템은 기기를 안정적인 온도에서 운영하도록 도와, 성능 저하 및 장비 손상을 방지합니다.
위와 같은 온디바이스AI의 향후 전망은 매우 발전할 것이고, 개인의 삶에 많은 도움을 줄 것으로 예상됩니다.
보안 및 개인 정보 보호에 특화되어 있고, 사용자의 경험에 기반한 맞춤형 서비스 제공 등으로 실제 기기를 이용하는 사용자의 비서 역할을 해줄 수 있죠.
앞으로 점점 더 많은 기기들이 나올텐데 온디바이스AI에 대해 미리 알아둔다면 기술의 발전 트렌드를 이해할 때나 기기의 활용에 굉장히 도움이 많이 될 것 같아요.
그럼 읽어주셔서 감사합니다!^^
