[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,88 +2,232 @@
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id: wiki-2026-0508-edge-ai-and-computing
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title: Edge AI and Computing
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [EDGE-AI-001]
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aliases: [edge AI, on-device AI, edge computing, TinyML, NPU, mobile inference]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, infrastructure, Edge-Computing, on-device-ai, latency-Optimization]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [ai, infrastructure, edge-computing, on-device-ai, latency, tinyml, quantization]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: C / C++ / Python
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framework: TFLite / ONNX Runtime / Core ML / NCNN / TinyML
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# Edge AI and Computing (엣지 AI와 컴퓨팅)
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# Edge AI and Computing
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "데이터가 태어나는 그곳에서 지능을 즉시 실행하라" — 클라우드 서버에 의존하지 않고 사용자의 단말기(스마트폰, IoT 기기, 로봇 등)에서 직접 AI 모델을 실행하여 지연 시간을 줄이고 프라이버시를 보호하는 기술.
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## 매 한 줄
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> **"매 cloud 의 X — 매 device 의 inference"**. 매 latency ↓ + 매 privacy ↑ + 매 bandwidth ↓ + 매 offline. 매 model: 매 quantized + pruned + distilled. 매 hardware: 매 NPU (Apple Neural Engine, Snapdragon Hexagon), TinyML MCU. 매 modern: 매 on-device LLM (Phi-3, Llama 3.2 1B, Gemma 2B).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 대역폭(Bandwidth) 한계와 보안 리스크를 극복하기 위해, 중앙 집중식 연산을 분산된 단말기로 전이시키고 필요한 정보만 요약하여 전송하는 분산 지능 패턴.
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- **핵심 기술:**
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- **Model Compression:** 양자화([[Quantization|Quantization]]), 프루닝(Pruning), 지식 증류([[Distillation|Distillation]]) 등을 통해 모델 크기 축소.
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- **NPU (Neural [[Processing|Processing]] Unit):** 모바일 기기에 최적화된 AI 전용 하드웨어 가속기.
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- **On-device Learning:** 서버 연결 없이 기기 내부 데이터로 모델을 미세 조정.
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- **장점:** 초저지연 응답(자율주행, 게임 등), 오프라인 작동 가능, 데이터 유출 방지, 서버 비용 절감.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 성능이 부족한 엣지 기기는 단순 수집만 해야 한다는 고정관념에서 벗어나, 강력한 모바일 프로세서의 발전으로 서빙과 학습이 가능한 '지능형 엣지' 시대로 진입.
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- **정책 변화:** ConnectAI 프로젝트는 로컬 LLM 엔드포인트를 활용한 '로컬 브레인' 전략을 통해, 사용자의 코드가 외부로 유출되지 않는 Edge AI 지향적 아키텍처를 추구함.
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### 매 motivation
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- **Latency**: 매 ms 의 round-trip cloud → 매 sub-ms.
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- **Privacy**: 매 data 의 device 의 stay.
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- **Cost**: 매 cloud GPU 의 X.
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- **Offline**: 매 connectivity 의 independent.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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-[[_system|system]]-Design-for-AI-Scale, Data-Ethics-and-Privacy, [[Federated-Learning|Federated-Learning]], [[Distributed-Computing|Distributed-Computing]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Edge-AI-and-Computing.md
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### 매 model compression
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- **Quantization**: FP32 → INT8 → INT4 → 4-bit.
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- **Pruning**: 매 zero weights.
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- **Distillation**: 매 teacher → student.
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- **Architecture**: 매 MobileNet, EfficientNet, MobileViT.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 hardware
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- **Apple Neural Engine** (16-core).
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- **Snapdragon Hexagon NPU**.
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- **Google Tensor TPU edge**.
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- **NVIDIA Jetson** (Orin, Xavier).
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- **TinyML MCU**: ESP32, Cortex-M.
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- **Coral Edge TPU**.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 framework
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- **Mobile**: TFLite, Core ML, MediaPipe, ONNX Runtime Mobile.
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- **Embedded**: TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse, NCNN, MNN.
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- **LLM-on-device**: llama.cpp, MLC LLM, Apple Foundation Models, MLX.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. **Mobile photo**: 매 portrait, HDR.
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2. **Voice**: 매 wake word, ASR.
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3. **AR**: 매 hand tracking.
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4. **IoT**: 매 anomaly.
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5. **Automotive**: 매 ADAS.
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6. **Wearable**: 매 ECG, sleep.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 modern (2024+)
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- **On-device LLM**: 매 Phi-3-mini (3.8B INT4), Llama 3.2 1B/3B, Gemma 2B.
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- **Apple Foundation Models** framework.
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- **Qualcomm AI Hub**.
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- **Hybrid edge-cloud**: 매 simple → device, complex → cloud.
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 💻 패턴
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### TFLite quantize (Python)
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```python
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import tensorflow as tf
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model/')
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||||
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
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||||
converter.representative_dataset = lambda: ((tf.cast(x[:1], tf.float32),) for x in calibration_data)
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||||
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
|
||||
converter.inference_input_type = tf.int8
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||||
converter.inference_output_type = tf.int8
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||||
tflite_model = converter.convert()
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||||
open('model_int8.tflite', 'wb').write(tflite_model)
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||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Mobile inference (Core ML, Swift)
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```swift
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import CoreML
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||||
let config = MLModelConfiguration()
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||||
config.computeUnits = .all // 매 ANE + GPU + CPU
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||||
let model = try MyModel(configuration: config)
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||||
let prediction = try model.prediction(input: input)
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||||
```
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### Android (TFLite + delegate)
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||||
```kotlin
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||||
val options = Interpreter.Options().apply {
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||||
addDelegate(NnApiDelegate()) // 매 NPU
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||||
setNumThreads(4)
|
||||
}
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||||
val interpreter = Interpreter(modelFile, options)
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||||
interpreter.run(input, output)
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||||
```
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### llama.cpp (LLM on-device)
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```cpp
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||||
#include "llama.h"
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||||
struct llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
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||||
model_params.n_gpu_layers = 99; // 매 Metal / CUDA
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||||
struct llama_model* model = llama_load_model_from_file("model_q4.gguf", model_params);
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||||
struct llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();
|
||||
struct llama_context* ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### MLX (Apple, Python)
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||||
```python
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||||
import mlx.core as mx
|
||||
import mlx_lm
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
model, tokenizer = mlx_lm.load('mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-4bit')
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||||
prompt = tokenizer.apply_chat_template([{'role': 'user', 'content': 'Hi'}], tokenize=False)
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||||
response = mlx_lm.generate(model, tokenizer, prompt, max_tokens=128)
|
||||
```
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### TinyML (TF Lite Micro, C)
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||||
```c
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||||
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
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||||
constexpr int kArenaSize = 8 * 1024;
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||||
uint8_t tensor_arena[kArenaSize];
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||||
|
||||
void setup() {
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||||
static tflite::MicroErrorReporter error_reporter;
|
||||
static tflite::AllOpsResolver resolver;
|
||||
static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, kArenaSize);
|
||||
interpreter.AllocateTensors();
|
||||
}
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||||
|
||||
void loop() {
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||||
TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
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||||
// 매 fill from sensor
|
||||
interpreter.Invoke();
|
||||
TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Distillation (PyTorch)
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||||
```python
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||||
def distill_loss(student_logits, teacher_logits, target, T=3, alpha=0.5):
|
||||
soft = F.kl_div(F.log_softmax(student_logits / T, -1),
|
||||
F.softmax(teacher_logits / T, -1), reduction='batchmean') * T * T
|
||||
hard = F.cross_entropy(student_logits, target)
|
||||
return alpha * soft + (1 - alpha) * hard
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pruning (PyTorch)
|
||||
```python
|
||||
import torch.nn.utils.prune as prune
|
||||
for module in model.modules():
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||||
if isinstance(module, nn.Linear):
|
||||
prune.l1_unstructured(module, 'weight', amount=0.5)
|
||||
prune.remove(module, 'weight')
|
||||
```
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||||
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||||
### Hybrid edge-cloud
|
||||
```python
|
||||
def smart_dispatch(query, device_capability):
|
||||
complexity = estimate_complexity(query)
|
||||
if complexity < THRESHOLD and device_capability.has_local_llm:
|
||||
return local_llm.generate(query)
|
||||
return cloud_llm.generate(query)
|
||||
```
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||||
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||||
### Power-aware scheduling
|
||||
```cpp
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||||
void schedule_inference() {
|
||||
if (battery_level < 0.2) {
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||||
use_quantized_model(); // 매 INT8
|
||||
skip_low_priority_inferences();
|
||||
} else {
|
||||
use_full_model();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Latency benchmark
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||||
```python
|
||||
import time
|
||||
def benchmark_tflite(interpreter, input_data, n=100):
|
||||
times = []
|
||||
for _ in range(n):
|
||||
t0 = time.perf_counter()
|
||||
interpreter.set_tensor(input_idx, input_data)
|
||||
interpreter.invoke()
|
||||
times.append(time.perf_counter() - t0)
|
||||
return {'p50': sorted(times)[n // 2], 'p99': sorted(times)[int(n * 0.99)]}
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Mobile vision | TFLite + NNAPI / Core ML |
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| Mobile LLM | MLX / llama.cpp / MLC |
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| MCU (mW power) | TinyML / TF Lite Micro |
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| Privacy critical | On-device only |
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| Latency critical | Edge + 매 cache |
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||||
| Variable complexity | Hybrid edge-cloud |
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**기본값**: 매 INT8 quantize + 매 NPU delegate + 매 device-tier model + 매 hybrid 의 fallback.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Machine-Learning]] · [[Distributed-Systems]]
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||||
- 변형: [[TinyML]] · [[On-Device-LLM]] · [[Mobile-AI]]
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||||
- 응용: [[Quantization]] · [[Knowledge-Distillation]] · [[Pruning]]
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||||
- Adjacent: [[Apple-Neural-Engine]] · [[NPU]] · [[Federated-Learning]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 mobile app. 매 IoT. 매 privacy. 매 low-latency.
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**언제 X**: 매 huge model only. 매 frequent retrain.
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## ❌ 안티패턴
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- **Cloud model 의 device 의 push**: 매 ROM / RAM 의 fail.
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- **No quantization**: 매 latency / battery.
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- **Single delegate hardcode**: 매 device 의 fail.
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- **Edge-only stubborn**: 매 hybrid 의 win 의 miss.
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- **No power awareness**: 매 battery drain.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (TFLite docs, MLX, Apple WWDC, Qualcomm AI Hub).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-26 | EDGE-AI auto |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — quantize + 매 TFLite / MLX / llama.cpp / TinyML / hybrid code |
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Reference in New Issue
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