YOLO VISION 2023 (YV23)에서 락샨타 디사나야케는 임베디드 디바이스, 특히 엔비디아 젯슨 및 MCU 플랫폼에서 Ultralytics YOLOv8 모델을 배포할 때의 복잡한 점을 설명했습니다. 마드리드에 있는 Google 스타트업 캠퍼스에서 그가 공유한 통찰력 있는 여정을 자세히 알아보세요.
시드 스튜디오의 애플리케이션 엔지니어인 락샨타 디사나야케는 시드 스튜디오의 AIoT 혁신을 이끌고 있습니다. 그의 강연은 기술의 민주화를 강조하면서 개발자, ISV 및 SI와의 파트너십을 육성하기 위한 Seed Studio의 노력을 강조했습니다.
엣지 에볼루션은 분산형 데이터 처리를 강조하는 컴퓨팅의 중추적인 변화를 의미합니다. 엣지 디바이스에 초점을 맞춘 이 진화는 실시간 처리를 개선하고 지연 시간을 줄이며 다양한 산업 분야에서 효율적이고 응답성이 뛰어난 시스템을 위해 로컬 디바이스의 역량을 강화합니다.
락샨타는 프레젠테이션에서 엣지 디바이스의 과제와 진화에 대해 자세히 설명하면서 엣지 디바이스가 기술 접근성을 높이는 데 중추적인 역할을 하고 있음을 강조했습니다. 그는 특히 비디오 분석 애플리케이션을 위한 엣지 성능 최적화의 미묘한 차이를 다루며 청중을 위한 무대를 마련했습니다.
수많은 새로운 GPU 장치가 시장에 출시되고 있지만 가격이 상당히 높습니다. 반면, Jetson 시리즈와 같은 임베디드 장치는 최종 사용자가 필요한 분석을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 배포 기능을 제공합니다. Seeedstudio Jetson 장치를 시작하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 방문하세요.
락샨타는 YOLOv8 온-에지 디바이스의 배포 문제를 탐색하면서 실용적인 솔루션을 공유했습니다. OS(운영 체제) 플래싱부터 환경 설정에 이르기까지 복잡한 사항을 이해하기 쉽게 설명하여 개발자가 배포 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.
TensorRT는 임베디드 디바이스에서 추론을 위한 최상위 엔진 역할을 합니다. 이 엔진은 울트라틱스 YOLOv8 모델을 정량화 및 최적화하여 엣지 디바이스용으로 특별히 성능을 향상시킵니다.
락샨타는 추론 성능과 DeepStream을 사용한 멀티스트림 애플리케이션의 효율성을 향상시키는 TensorRT의 마법을 선보였습니다. 실제 데모를 통해 임베디드 기기에서 YOLO 모델의 잠재력을 극대화하는 데 있어 이러한 도구의 힘을 보여주었습니다.
또 다른 흥미진진한 하이라이트는 락샨타가 SenseGraph 모델 어시스턴트를 사용하여 MCU 플랫폼에 YOLO 모델을 배포하는 라이브 데모였습니다. 엣지 AI의 미래를 엿볼 수 있는 이 시연을 통해 청중은 그 가능성에 대한 열망을 품게 되었습니다.
이 시대에는 고객이 최소한의 유지보수로 비용 효율적인 솔루션을 찾는 임베디드 디바이스가 주목받고 있습니다. 시드 스튜디오 임베디드 디바이스는 사전 부팅 기능을 갖추고 있어 개발자와 최종 사용자가 쉽게 조작할 수 있습니다.
전반적으로 이 세션은 기술적인 측면을 조명했을 뿐만 아니라 AI 커뮤니티 내의 협업 정신을 보여주어 모든 참석자에게 유익한 경험이 되었습니다.
임베디드 디바이스에서의 YOLOv8 배포에 대해 자세히 알아보기 여기!
.avif)
.webp)
