그래서 당신은 궁금해하고 있습니다. AI 프로젝트에 가장 적합한 SoC는 무엇입니까? 솔직히 말해서, 이건 속일 수 없을 만큼 간단한 질문이지만, 가능한 답은 정말 다양합니다. "최고"라는 건 당신이 누구이고, 무엇을 만들고 있고, 어디에 배치하고, 그 작은 실리콘 덩어리에 얼마나 강력한 화력이 필요한지에 따라 달라지기 때문입니다.
아마 당신은 단순히 호기심에 구글링하는 게 아닐 겁니다. 스마트 센서 프로토타입을 제작하거나, 로봇 플랫폼을 구축하거나, 엣지에서 객체 감지를 테스트하고 있을 수도 있겠죠. 어느 쪽이든, 저희가 자세히 설명해 드리겠습니다.
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잠깐, 잠깐: AI를 위한 SoC가 뭔가요?
수준을 정해봅시다. 시스템온칩(SoC), 또는 시스템 온 칩은 일반적으로 풀 사이즈 마더보드에서 볼 수 있는 대부분의 기능, 즉 CPU, GPU, 메모리, 때로는 신경 처리 장치까지 모두 하나의 실리콘 조각으로 축소된 소형 패키지입니다.
AI 개발자가 관심을 가져야 하는 이유는 SoC가 모델을 실행하기 때문입니다. 장소 상에서. 클라우드, 지연, "처리" 중 오류 발생 없이, TensorFlow Lite 모델이나 PyTorch로 내보내면 바로 실시간으로 반응합니다. 드론, 스마트 캠, 웨어러블 기기, 공장 장비 등 어떤 용도로든 이상적입니다.
그렇다면 AI에 가장 적합한 SoC는 무엇일까요?
여기에는 절대적인 승자가 없습니다. 각기 다른 SoC가 각기 다른 분야에서 우위를 점하고 있습니다. 중요한 SoC들을 살펴보겠습니다.
🧠 NVIDIA Jetson Orin 시리즈
사용 사례: 로봇공학, 드론, 고해상도 컴퓨터 비전
강력한 마력이 필요하고 그에 따른 비용을 지불하는 것이 불편하지 않다면, 제트슨 오린 는 엄청난 기술입니다. CUDA 코어, TensorRT 최적화, 모든 인기 프레임워크 지원 등을 제공하며, 솔직히 말해서 현재 많은 실제 로봇 공학 팀에서 사용하고 있는 기술입니다.
하지만 주의하세요. 이 제품은 가벼운 프로젝트용으로는 적합하지 않습니다. Orin 보드는 500달러 이상에 쉽게 구매할 수 있습니다. 하지만 애플리케이션에서 여러 비전 모델을 실행하거나 빠른 객체 감지를 처리해야 한다면 이 제품이 적합합니다.
🪶 Google Coral 개발 보드/SoM(Edge TPU)
사용 사례: 가벼운 추론, 오프라인 비전
Coral은 정말 독특합니다. 작은 폼팩터, 믿을 수 없을 만큼 낮은 전력 소모량, 그리고 TensorFlow Lite에 최적화되어 있죠. 키오스크나 카메라에 작은 비전 모델을 적용해서 "그냥 작동"하게 하고 싶다면 Coral을 따라올 제품이 없습니다.
제약이 있나요? 네. 큰 모델을 선호하지 않고, 변환 문제를 해결하고 싶지 않다면 대부분 TFLite를 사용해야 합니다.
👓 스냅드래곤 XR2 2세대(퀄컴)
사용 사례: AR 안경, 모바일 로봇, AI 오디오
XR2는 은밀하게 강력한 성능을 자랑합니다. Meta Quest 3와 몇몇 산업용 헤드셋에 탑재된 칩입니다. 45 TOPS의 AI 성능, 5G 내장, 그리고 Qualcomm의 개발자 세계에 기꺼이 참여한다면 괜찮은 SDK 지원까지 갖추고 있습니다.
이건 라즈베리파이를 대체하는 제품이 아닙니다. ~이다 스마트 안경이나 엣지 연결 봇과 같은 하드웨어.
🍏 Apple M4(Vision Pro, MacBook, iPad 곧 출시)
사용 사례: Mac 기반 AI, 크리에이티브 도구, 라이브 모델 편집
애플 생태계를 위해 개발하는 사람이라면 애플의 SoC는 차원이 다릅니다. 통합 메모리, 고효율 코어, CoreML 가속을 통해 AI, 특히 비전, 텍스트, 언어 모델을 꿈처럼 처리합니다.
그렇긴 하지만, 이건 애플 제품이에요. 샌드박스가 빡빡하죠. ONNX 워크플로우에서 바로 플러그 앤 플레이를 기대하지는 마세요. 하지만 Mac을 많이 사용한다면 정말 훌륭할 겁니다.
🔓 켄드라이트 K510/K230(RISC-V)
사용 사례: 오픈소스 AI, 신흥시장, 산업적 우위
화려하지도 않고, 비싸지도 않습니다. 하지만 견고합니다. Canaan의 RISC-V 기반 SoC는 중국과 동남아시아 일부 지역에서 인기를 얻고 있습니다. 괜찮은 NPU 지원, 기본적인 비전 추론 기능, 그리고 Arm이나 x86의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 신선한 느낌을 주는 개방형 아키텍처를 제공합니다.
간단히 언급할 만한 주목할 만한 것들
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미디어텍 디멘시티 – 아시아에서 수많은 스마트 AI 폰에 전력 공급
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록칩 RK3588 – 간판, 소매점, 키오스크에 저렴하고 쾌적하게 사용 가능
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삼성 엑시노스 오토 – 자동차용 내장형 AI, 주로 한국에서 사용
그렇다면… 어떻게 선택하시나요?
목표별로 나누어 보겠습니다.
| 원하신다면... | ...와 함께 가세요 |
|---|---|
| 로봇이나 스마트 시티를 위한 최대 전력 | 엔비디아 젯슨 오린 |
| 추론을 위한 저렴하고 안정적인 보드 | 구글 코럴 |
| AR/VR 하드웨어의 온디바이스 AI | 스냅드래곤 XR2 |
| Apple 하드웨어에 기본으로 제공되는 기능 | 애플 M4 |
| AI 엣지 활용을 통한 RISC-V 유연성 | 켄드리테 |
오 그리고 지리학을 잊지 마세요. 수입 제한, 지원 포럼, 배송 지연 등은 모두 일정에 차질을 빚을 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
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중국 일부 지역에서는 제트슨 보드를 구하기가 쉽지 않습니다.
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영국에서 코랄의 주가는 변동합니다.
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Kendryte는 북미에서 거의 존재하지 않습니다.
10개의 개발 키트를 구매하기 전에 반드시 해당 지역을 확인하세요.
그래서, AI 프로젝트에 가장 적합한 SoC는 무엇입니까? 경우에 따라 다르겠지만, 여기 요령을 알려드리겠습니다.
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시각 중심 로봇, 키오스크, 아니면 스마트 캠을 만들까요? → 제트슨 오린
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저렴하고 빠르게 프로토타입을 제작하고 싶으신가요? → 산호
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AR, 웨어러블, 아니면 온바디 AI? → Snapdragon XR2 또는 Apple M4
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계속 개방적이고 RISC적인 분위기를 유지하고 싶으신가요? → 켄드리테
무엇을 선택하든 작게 시작하세요. 몇 가지 모델을 실행해 보고, 아이디어에 대한 스트레스 테스트를 진행하세요. "최고의" SoC는 후회 없이 구매하고, 출시하고, 확장할 수 있는 SoC입니다.