로봇을 위한 MLOps 엣지 파이프라인 구성

이 게시물은 자율주행 로봇을 위한 엣지 파이프라인의 구성과 NVIDIA TensorRT 기반 도구들을 소개합니다.

엣지 디바이스와 AI 연산의 중요성

• Arm 아키텍처 기반 CPU와 GPU가 탑재된 임베디드 보드 사용
• on-device AI 기술로 실시간 반응, 인터넷 단절 대비, 개인정보 보호 가능

엣지 파이프라인과 TensorRT 도구

• ONNX 모델을 TensorRT를 통해 최적화된 추론 엔진(plan)으로 변환
• Trtexec: 모델 변환과 추론 성능 평가를 위한 CLI 도구
• TREx: Python 기반 시각화 및 분석 도구
• Nsight Systems: CPU, GPU, DLA 등 멀티 하드웨어 성능 분석 도구

성능 최적화와 프로파일링

• Trtexec에서 다양한 옵션으로 모델 정밀도, 배치 크기, 성능 측정 설정 가능
• Nsight Systems를 통해 복잡한 병렬 연산 애플리케이션의 병목 분석 및 최적화 지원