Google Coral Edge TPU와 NVIDIA Jetson Nano 엣지 AI 하드웨어 벤치마크 분석 배경엣지 AI(Edge AI) 및 임베디드 시각 처리 시스템을 설계할 때 하드웨어 선택은 성능과 전력 효율성을 결정짓는 핵심 요소입니다. 특히 임베디드 비전 시스템에서는 제한된 전력 예산(Power Budget) 내에서 최적의 FPS(Frames Per Second)를 확보해야 합니다. 본 분석에서는 구글의 도메인 특화 아키텍처(DSA) 기반 Google Coral Edge TPU와 엔비디아의 범용 GPU 아키텍처 기반 NVIDIA Jetson Nano를 실시간 영상 추론 측면에서 비교합니다. 독자는 이 글을 통해 두 엣지 AI 하드웨어의 전력 소비량 대비 FPS 효율성을 파악하고 타겟 시스템에 ..