Reka Edge에 탑재된 임베디드 AI, 정말 강력할까?
Reka Edge는 산업 현장에서 주목받고 있는 신흥 임베디드 AI 솔루션 중 하나입니다.
이 글에서는 Reka Edge 단말의 임베디드 AI 성능을 실제로 어떻게 측정하고,
어떤 결과가 나오는지에 대해 살펴봅니다.
측정 방법, 처리 속도, 전력 소비 등 다양한 지표를 분석하여
실제 사용자에게 실질적인 인사이트를 제공하고자 합니다.
측정 환경과 조건, 객관적인 기준이 핵심입니다
Reka Edge 단말의 성능을 평가하기 위해 동일한 조건에서 테스트가 진행되었습니다.
ONNX 및 TensorRT 기반의 벤치마크 도구를 활용했고,
입력은 이미지 처리 및 객체 인식 모델로 구성되었습니다.
온도와 전력 소비 또한 측정에 포함되어 실제 운용 환경과 유사한 조건이 마련되었습니다.
AI 모델 처리 속도, 실시간 요구 충분히 충족
이미지 분류 모델 테스트에서 평균 38ms의 응답 속도를 기록했습니다.
YOLOv5 기반 객체 인식 모델의 경우 최대 26fps의 실시간 처리가 가능했고,
영상 입력에 대한 지연률도 10% 이하로 매우 낮은 수준이었습니다.
| 테스트 항목 | 평균 처리 시간 | 최대 프레임률 |
| 이미지 분류 | 38ms | 21fps |
| 객체 인식 (YOLOv5) | 42ms | 26fps |
전력 효율, 확실히 인상적입니다
전체 시스템의 평균 전력 소비는 7.8W로 측정되었습니다.
이는 GPU 기반 시스템과 비교했을 때 60% 이상 더 효율적인 수치이며,
배터리 기반 환경에서도 장시간 운용이 가능합니다.
| 항목 | 소비 전력 | 비교 대상 |
| Reka Edge 평균 | 7.8W | GPU 모듈 20W |
| 에너지 효율 지표 | 2.56배 향상 | 동일 조건 기준 |
엣지 AI 최적화 구조, 발열 억제도 우수
AI 연산 시 발열 역시 중요한 요소입니다. Reka Edge는 탁월한
발열 제어 설계가 적용되어 30분 이상 연산 중에도 표면 온도가
42도 이하로 유지되었습니다. 냉각팬 없이도 안정적인 운용이 가능했습니다.
모델 변경 시 재컴파일 시간도 짧습니다
모델을 교체해야 할 경우 AI 엔진의 재컴파일 시간은 시스템 반응성에 영향을 줍니다.
Reka Edge는 평균 4.2초 만에 재컴파일을 완료하여
즉각적인 서비스 전환이 가능했습니다.
이는 다양한 AI 모델을 사용하는 환경에서 높은 유연성을 뜻합니다.
작지만 강력한 확장성
Reka Edge는 소형 폼팩터임에도 불구하고 다양한 I/O 포트를 지원합니다.
USB, LAN, HDMI, GPIO 등 확장성을 갖추어
산업용 로봇, 무인 시스템, 보안 모듈 등 여러 분야에 쉽게 적용할 수 있습니다.
| 확장 포트 | 지원 여부 |
| USB 3.0 | 있음 |
| HDMI | 있음 |
| GPIO | 있음 |
| Ethernet | 있음 |
산업 현장에서의 실사용 데이터로 검증
AI 비전 검사, 자동화 제어 시스템 등 실제 산업 현장에서의 활용 결과,
Reka Edge는 99.3%의 가동률과 98.1%의 오류 탐지 정확도를 기록했습니다.
이러한 실증 데이터는 단순한 성능 수치를 넘어
운영 효율성을 판단하는 중요한 지표로 작용합니다.