1. 임베디드 디바이스
임베디드 디바이스는 말 그대로 내장장치를 뜻한다.
임베디드 디바이스는 일반적으로 저사양의 프로세스 및 메모리와 제한된 콘솔 인터페이스를 갖고, 확장 핀을 통해 각종 센서를 비교적 쉽게 연결해 제어할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 대표적으로 라즈베이파이, 아두이노, 비글본 블랙 등이 있다. 최근에는 인공지능 특화연산을 고속화할 수 있는 GPU나 TPU를 내장하고 있는 임베디드 프로세서를 기반으로 제작된 임베디드 디바이스도 사용되며 그 예로 엔비디아의 젯슨 나노, 구글의 코랄 보드가 있다.
2. 다양한 임베디드 디바이스 비교
1) 라즈베리파이
-영국의 라즈베이 재단에서 교육용으로 제작한 초저가 컴퓨터
- 교육용으로 제작했기 때문에 기본 컴퓨터 기능 가능하도록 USB 인터페이스나 모니터 출력 인터페이스를 가짐.
- 현재 모델 RPi 4모델 B 버전 등 다양한 모델 버전이 있음.
- 4모델 B버전의 경우 28nm 공정으로 제작된 Coretex-A72 r기반 BCM2711 Soc가 탑재
- 기가바이트 이더넷, 듀얼밴드 5GHz 802.11b/g/n/ac Wifi 및 블루투스 5.0 포함
- VideoCore Vi GPU 개선, USB 3.0, 마이크로 HDMI 2 port를 제공
- 메모리 용량은 2Gb부터 8Gb까지 선택 가능
- 운영체제 리눅스 기반의 라즈베리파이 OS 운영체제 탑재하고 있으며 GUI 환경 제공
2) 아두이노
- 이탈리아의 IDII(Interaction Design Institutelvera)에서 교육용으로 손쉽게 제어가능한 컴퓨터 하드웨어 보드 제작을 목적으로 설계 및 개발
- 처음에는 아트멜 사의 AVR 프로세서 기반으로 만들어졌으나 최근에는 ARM 계열의 Cortex-M0와 Cortex-M3 프로세서를 이용한 보드도 생산
- 개발을 용이하게 하기 위해 아두이노 통합 개발환경을 제공. 소프트웨어 개발과 실행 코드 업로드도 손쉽게 할 수 있는 인터페이스 제공
- 특정 기능을 확장할 수 있는 쉴드 제공. 입출력을 손쉽게 확장할 수 있음.
- 간단한 센서 제어 도구로 쉽게 활용가능하나 프로세서 성능에 제약이 있는 점이 단점
3) 비글본 블랙
-TI에서 2008년 출시한 오픈 임데디드 플랫폼 디바이스
- 메인 CPU는 1GHz Cortex-48을 코어로 사용하여 제작된 TI의 OMAP AM3358 프로세서를 사용하고 있으며 512MB DDR RAM을 가짐.
- 라즈베이파이와 유사하게 이터넷, USB 인터페이스를 제공하고 확장 커넥터를 통해 외부장치를 연결할 수 있음.
- OS로 데비안 리눅스, 안드로이드, 우분트 등이 탑재. 안드로이드 기반 응용시스템 개발 가능
4) 젯슨 나노(Jetxon Nano)
- 임베디드 디바이스에서 인공지능 연산 및 서비스 개발을 위한 프로세서 및 GPU 개발을 목적으로 엔비디아에서 개발
- CPU는 ARM Cortex-A57 1.43GHz 코어를 사용하며 GPU는 엔비디아 GPU군 중에서 128-core Maxwell GPU를 탑재
- 메모리는 4GB LPDDR RAM을 포함, MicroSD 카드를 저장장치로 사용
- USB 3.0, 기가비트 이더넷, 2 MIPI CSI-2 Camera 인터페이스를 제공
5) 구글 코랄(Coral.ai)
- 구글에서 임베디드 엣지 디바이스에서 인공지능 연산 및 응용 서비스 개발을 활성화하고 시장을 확장하기 위한 목적으로 자체 제작한 IoT 디바이스
- CPU는 ARM Cortex-A53 및 Cortex-M4F 코어를 기반으로 제작
- GPU는 GC7000 Lite Graphic 프로세서 탑재
- 인공지능 머신 러닝 연산을 가속화 하기 위하여 자체 설계한 Google Edge TPU Coprocessor를 탑재
- 메모리는 1/2/4GB LPDDR4램 탑재
- MicroSD 저장장치 인터페이스 제공
- 네트워크 연결 인터페이스로 보드 자체에 내장된 802.11b/g/nac Wi-Fi를 이용할 수 있으며 이더넷 포트 제공
- USB 3.0 port 와 USB-C type의 포터 커넥션 제공, HDMI 2.0 인터페이스를 통해 모니터 연결 가능
- 운영체제는 리눅스 기반으로 자체 최적화한 Mendel 리눅스 운영체제 탑재
- 인공지능 연산 가속화를 위해 TPU 기반 인공지능 가속화
- 구글에서 개발한 임베디드 인공지능 프레임 워크인 TensorFlow Lite를 활용해 인공지능 응용 서비스 개발 가능
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