Ultralytics YOLOv8과 Intel OpenVINO로 더 빠른 추론 속도 구현

인공지능 모델을 배포할 때는 속도와 효율성이 매우 중요합니다. Ultralytics는 Intel의 OpenVINO™ 툴킷과 최신 통합을 발표하게 되어 기쁩니다. 이 통합을 통해 Intel 하드웨어에서 최적화된 AI 모델을 더 쉽게 배포할 수 있습니다. 이번 Intel과의 협업은 Ultralytics YOLOv8 모델의 성능과 Intel의 OpenVINO™의 효율성을 결합하여 CPU에서 최대 3배의 속도 향상을 제공하고, 통합 GPU, 전용 GPU, VPU를 포함한 Intel의 광범위한 하드웨어 생태계 전반에서 성능을 높입니다.

이 통합의 특별한 점은 무엇인가요?#

Intel의 OpenVINO™ 툴킷은 Intel 하드웨어 전반에서 AI 모델 성능을 극대화하도록 설계되었습니다. OpenVINO™는 비전뿐 아니라 언어 처리부터 오디오 분석까지 다양한 작업을 지원합니다. Ultralytics는 OpenVINO™에 맞게 YOLOv8 모델을 최적화하여 사용자가 비디오 분석, 스마트 시티, 차세대 소매업용 애플리케이션을 개발할 때 더 빠르고 효율적인 AI 추론을 구현하도록 돕습니다.

OpenVINO™ 추론을 위해 Ultralytics YOLOv8 모델을 내보내고 최적화하는 방법을 자세히 알아보려면 YOLOv8을 OpenVINO로 내보내는 단계별 튜토리얼을 확인해 보세요.

프로세스 살펴보기#

Ultralytics YOLOv8 모델을 속도와 효율성에 최적화된 형식으로 직접 내보내는 상황을 상상해 보세요. 이 통합이 바로 이를 실현합니다. 몇 줄의 코드만으로 개발자는 YOLOv8 모델을 OpenVINO™ 호환 버전으로 변환하여 Intel이 제공하는 하드웨어 가속을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 연산 제약으로 제한되었던 AI 애플리케이션을 실제로 실행할 수 있습니다.

OpenVINO의 이점: 간소화된 AI 개발#

Ultralytics와 Intel의 통합은 AI 개발 프로세스의 실질적인 진전입니다. YOLOv8과 OpenVINO™를 결합하면 개발자는 여러 분야의 컴퓨팅에서 핵심 역할을 하는 Intel® CPU를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 실제 애플리케이션에서 AI의 접근성과 효율성이 향상됩니다.

OpenVINO™를 사용하면 추론 프로세스가 최적화되어 Ultralytics YOLOv8 모델이 실제 환경에서 효율적으로 실행됩니다. 이를 통해 값비싼 GPU 환경을 구축하지 않고도 다양한 장치에 AI 솔루션을 빠르게 배포할 수 있으며, 스마트 시티 이니셔티브와 소매 고객 경험과 같은 분야에서 가능성을 넓힙니다.

실제 환경에서의 이점#

• 향상된 성능: CPU에서 최대 3배 빠른 AI 추론을 경험하고, Intel 하드웨어 전반에서 더욱 큰 속도 향상을 누릴 수 있습니다.
• 유연한 배포: 애플리케이션을 한 번 작성하면 코드 변경 없이 CPU부터 VPU까지 Intel 하드웨어 생태계 어디에나 배포할 수 있습니다.
• 간편한 사용: 딥러닝 전문가가 아니더라도 AI 모델 최적화 과정을 안내하는 80개 이상의 튜토리얼을 이용할 수 있습니다.

성공 사례: 성능을 입증하는 벤치마크#

Ultralytics와 Intel은 다양한 Intel 하드웨어 플랫폼에서 YOLOv8 모델의 성능을 벤치마킹하여 통합을 검증했습니다. Intel Data Center GPU Flex Series부터 최신 Xeon CPU까지, OpenVINO™ 최적화 모델은 정확도를 저하시키지 않으면서 비최적화 모델보다 일관되게 빠르게 실행되는 것으로 나타났습니다.

그림 1. 모델 크기와 형식에 따른 이미지당 추론 시간(Xeon CPU)

AI를 실제 환경으로 확장하기#

이 통합은 단순한 수치와 벤치마크에 그치지 않습니다. 개발자가 AI를 실제 애플리케이션에 더 쉽고 효율적으로 적용하도록 지원하는 데 목적이 있습니다. 더 빠른 객체 감지로 보안 시스템을 강화하거나 지능형 분석으로 더욱 매력적인 소매 경험을 만드는 등, Ultralytics YOLOv8과 Intel OpenVINO™의 통합은 차세대 AI 애플리케이션을 지원합니다.

지금 시작하세요!#

직접 통합을 사용해 보려면 YOLOv8 모델을 OpenVINO™로 내보내고 자체 Intel 하드웨어에서 벤치마킹해 보세요. 자세한 정보와 단계별 안내는 OpenVINO 통합 문서 페이지를 참조하세요.