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https://youtu.be/bJ4lHJdt4e4?si=A6SeLQh8GQP8muAo
이 영상은 완전 자율주행 기술의 문제점과 해결 방안에 대해 다루고 있습니다. 현재 자율주행 기술의 주요 문제는 **지연 시간(레이턴시)**입니다. 자율주행 차량이 빠르게 달리며 돌발 상황에 대응하려면, AI가 즉각적으로 반응해야 하지만, 네트워크를 통해 클라우드에서 데이터를 처리하는 방식은 이 과정에서 지연을 발생시킬 수 있습니다.
이 지연은 자율주행의 안전성을 저해하며, 이를 해결하기 위해서는 온디바이스 AI와 클라우드 기반 AI 간의 균형이 중요하다고 설명합니다. 온디바이스 AI는 가까이서 바로 연산을 수행해 지연을 줄일 수 있지만, 클라우드 기반 AI보다 성능이 떨어질 수 있습니다. 반면, 클라우드 AI는 더 강력한 연산을 할 수 있지만, 네트워크를 통해 데이터를 주고받는 과정에서 지연이 발생할 수 있습니다.
영상은 이러한 문제를 해결하기 위해, 글로벌 컴퓨팅 자원을 분산 배치해 지연을 줄이려는 시도를 소개합니다. 예를 들어, 룩셈부르크 기반의 지코(GCORE)라는 기업이 전 세계에 컴퓨팅 자원을 분산 배치해 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 지연을 줄이는 방법을 제시하고 있습니다.
결론적으로, 자율주행의 성공을 위해서는 지연을 최소화하는 것이 필수적이며, 미래에는 클라우드 기반 AI가 이 역할을 주도하게 될 것으로 전망됩니다.
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