오픈 컴퓨팅, 오픈 비전: Ultralytics YOLO Vision 2026의 AMD
AMD가 ROCm 강연과 실습 워크숍, AMD Radeon GPU에서 YOLO를 실행하는 데모를 통해 Ultralytics YOLO Vision 2026에 오픈 컴퓨팅을 선보인 방법을 확인해 보세요.
9월 13일 Ultralytics YOLO Vision 2026이 문을 열자, 창립자 겸 CEO인 Glenn Jocher는 간단한 아이디어로 행사의 방향을 제시했습니다. 비전 AI는 개방적이고 접근하기 쉬우며, 실제 현장에서 이를 배포하는 사람들이 만들어 갈 때 가장 큰 가치를 창출합니다.
YV26 타이틀 스폰서인 AMD는 메인 스테이지 강연, 전용 기술 워크숍, 하루 종일 진행된 데모를 통해 이 아이디어를 실천에 옮길 준비를 갖추고 행사에 참여했습니다.
메인 스테이지: Ultralytics YOLO와 ROCm의 만남#
AMD의 이날 주요 프로그램은 AI 소프트웨어 제품 엔지니어이자 AMD 기술 스태프 선임 멤버인 Alex Zhang의 강연이었습니다. Zhang은 AMD ROCm Ambassador Program을 이끌고 있습니다. Zhang은 강연에서 PyTorch와 ROCm을 사용해 AMD GPU에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행하는 데 실제로 필요한 과정을 소개했습니다. 초기 실험과 학습부터 실제 환경에서의 추론까지 다뤘습니다.
그림 1. Ultralytics YOLO Vision 2026 무대에 오른 Alex Zhang.
이 강연은 이날의 더 큰 주제인 "오픈 비전, 실제 환경을 위한 설계"에 정확히 부합했습니다. Zhang은 하드웨어 선택을 나중에 고려할 사안으로 취급하지 않고, 개방형 컴퓨팅이 비전 AI를 실제로 배포할 수 있게 만드는 요소라고 설명했습니다. 팀이 프로덕션 환경에서 Ultralytics YOLO를 실행하기 위해 특정 벤더의 스택에 종속될 필요는 없어야 합니다.
무대에서 워크숍과 데모 현장으로#
그림 2. Ultralytics YOLO Vision 2026에서 열린 AMD 워크숍.
AMD는 기조연설에서 그치지 않았습니다. 전시장 데모와 함께 AMD는 전용 실습 워크숍을 진행하여 메인 스테이지 강연의 내용을 한 단계 더 발전시켰습니다. 소규모 그룹을 대상으로 AMD Radeon에서 Ultralytics YOLO를 미세 조정하고 배포 및 가속하는 방법을 소개하며, 단일 AMD Radeon GPU에서 Ultralytics YOLO로 엔드투엔드 컴퓨터 비전 워크플로를 구축했습니다.
두 번째 워크숍인 "AMD Radeon에서 Ultralytics YOLO26 실행하기: Ultralytics 체크포인트에서 엔드투엔드 비디오 AI 파이프라인까지"에서는 YOLO26x를 ONNX로 내보내고, FP16 추론을 위해 AMD MIGraphX로 컴파일한 다음, 하드웨어 비디오 디코드, OpenCV HIP 전처리, GPU NMS 및 하드웨어 인코딩을 연결하는 방법을 소개했습니다.
두 세션 모두 실제 AMD 하드웨어에서 진행되어 참석자들은 워크플로가 실행되는 모습을 지켜보는 데 그치지 않고 직접 실습할 수 있었습니다.
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그림 3. Ultralytics YOLO Vision 2026에서 열린 AMD의 두 번째 워크숍.
이 행사의 더 큰 맥락에서 중요한 이유#
Ultralytics가 차기 Ultralytics YOLO27을 발표하고 Ultralytics Platform에서 AutoTrain, Agents, Monitoring을 출시한 날에 열린 AMD의 강연과 워크숍은 올해 주제인 "실제 환경을 위한 설계"가 새로운 모델 아키텍처에만 국한되지 않는다는 점을 구체적으로 보여 주었습니다. 팀이 실제로 필요한 곳에서 이미 보유한 컴퓨팅 자원을 활용해 모델을 실행할 수 있도록 하는 일도 중요합니다.
YV26에서 AMD 부스를 방문하거나 세션에 참석한 분들에게 전달된 메시지는 명확했습니다. ROCm은 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고 배포하는 데 지원되는 경로이며, AMD는 개발자를 위한 실질적인 지원에 투자하고 있습니다.
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