분산 컴퓨팅 기반 AI Agent 아키텍처로 운영 비용 4배 절감

Context

디바이스 중심의 파편화된 AI 서비스 구조로 인한 높은 데이터 센터 의존도와 비용 발생. 단일 장치 내 연산 한계로 인한 실시간 센서 데이터 처리 및 배터리 소모 문제 직면.

Technical Solution

• 사용자 중심의 유동적 AI Agent 계층을 설계하여 디바이스 독립적 서비스 환경 구축
• NPU, GPU, Edge, Datacenter로 이어지는 Compute Continuum 기반의 하이브리드 워크로드 오프로딩 구현
• 작업 복잡도에 따라 로컬 모델과 클라우드 모델을 동적으로 할당하는 계층적 연산 구조 채택
• 6G 네트워크의 고속 Uplink를 활용한 실시간 센서 데이터 피딩 및 디지털 트윈 생성 메커니즘 적용
• 초저전력(sub 2mW) Wi-Fi 기술을 통한 웨어러블 기기의 상시 연결성 및 전력 효율 최적화
• Dragonfly 플랫폼을 통한 엔드투엔드 컴퓨팅 인프라 통합 및 확장성 확보

Impact

• 하이브리드 워크로드 분산 처리를 통한 운영 비용 최대 4배(4x) 절감
• 웨어러블 기기 대상 sub 2mW 수준의 초저전력 시스템 구현

Key Takeaway

특정 하드웨어에 종속되지 않는 Agent 중심 아키텍처로의 전환과 연산 자원을 계층화하여 비용과 성능의 Trade-off를 최적화하는 설계 전략의 중요성