목록 보기
엣지 AI 환경을 DEEPX DX-M1 NPU와 AWS IoT로 손쉽게 배포하는 방법
데브옵스

엣지 AI 환경을 DEEPX DX-M1 NPU와 AWS IoT로 손쉽게 배포하는 방법

AWS
AWS
2026년 8월 27일

두줄요약

DEEPX DX-M1 NPU와 AWS IoT Greengrass로 엣지 AI 모델 컴파일과 배포를 자동화하는 방법을 소개했습니다. S3 업로드, DXNN 변환, Thing Group 기반 OTA 배포로 현장 운영을 단순화했습니다.

문제 상황

  • 엣지 디바이스 수가 늘수록 NPU 드라이버, 펌웨어, 런타임, 모델 버전 관리가 복잡해지는 운영 부담
  • 장비별로 동일한 실행 환경을 반복 배포해야 하는 현장 확장성 문제

해결 방법

  • ONNX 모델을 S3에 올리면 이벤트 기반 워크플로가 DXNN으로 자동 컴파일하는 구조
  • AWS IoT Core와 Greengrass로 Thing Group 단위 런타임을 OTA 배포하고 상태를 원격 관리
  • ZTP로 등록된 디바이스에 드라이버, dx_rt, 펌웨어, dx_stream을 자동 설치

구조와 흐름

  • 클라우드에서 모델 준비와 엣지 배포를 분리한 이중 단계 아키텍처
  • CloudFormation, S3, Lambda, Step Functions, EC2, Systems Manager를 활용한 컴파일 파이프라인
  • Greengrass 컴포넌트 기반의 그룹 단위 배포와 실행 상태 보고 흐름

주의할 점

  • ZTP 범위는 AWS IoT Core에 등록된 디바이스의 실행 환경 자동 배포까지 포함
  • 첫 부팅 시 Fleet Provisioning 자동화는 별도 설계 필요
  • 프라이빗 서브넷 사용 시 NAT Gateway 또는 VPC 엔드포인트 구성 필요

다음 읽기

같은 회사의 연관 글

Amazon EKS에서vLLM Deep Learning Container를 사용하여LLM 배포하기

Amazon EKS에 vLLM DLC를 적용해 DeepSeek 모델을 배포하는 과정을 설명했습니다. EFA와 FSx for Lustre를 활용해 고성능 추론 환경을 구성했습니다.

AWS
AWS
AI

댓글 0개

댓글을 작성하려면 로그인이 필요합니다.

댓글을 불러오는 중...