소개와 시연: 임베디드 디바이스에 Ultralytics YOLOv8 배포하기

시연 및 소개: 임베디드 디바이스에서 Ultralytics YOLOv8 배포#

YOLO Vision 2023(YV23)에서 Lakshantha Dissanayake는 임베디드 디바이스, 특히 NVIDIA Jetson 및 MCU 플랫폼에 Ultralytics YOLOv8 모델을 배포하는 방법을 자세히 설명했습니다. 마드리드 Google for Startups Campus에서 열린 발표의 주요 내용을 소개합니다.

Lakshantha Dissanayake를 소개합니다#

Seeed Studio의 애플리케이션 엔지니어인 Lakshantha Dissanayake는 회사의 AIoT 이니셔티브를 담당하고 있습니다. 그의 발표에서는 기술 접근성을 높이는 데 중점을 두고 개발자, ISV, SI와의 파트너십을 강화하려는 Seeed Studio의 노력을 강조했습니다.

엣지의 진화#

엣지로의 전환은 분산 데이터 처리로 컴퓨팅 방식이 바뀌고 있음을 보여줍니다. 엣지 디바이스에서 워크로드를 실행하면 실시간 처리가 가능하고 지연 시간이 줄어들어 다양한 산업 분야에서 시스템의 응답성이 향상됩니다.

발표에서 Lakshantha는 엣지 디바이스의 발전 과정과 과제, 그리고 기술 접근성을 높이는 데 엣지 디바이스가 하는 역할을 논의했습니다. 특히 비디오 분석 애플리케이션에서 엣지 성능을 최적화하는 세부 사항을 다루었습니다.

배포 과제 해결#

새로운 GPU 디바이스가 다수 시장에 출시되고 있지만 가격이 상당히 높습니다. 반면 Jetson 시리즈와 같은 임베디드 디바이스는 최종 사용자가 필요한 분석을 더 쉽게 수행하도록 지원하는 다양한 배포 기능을 제공합니다. Seeed Studio Jetson 디바이스의 시작 방법을 알아보고 싶다면 Ultralytics YOLOv8과 Seeed Studio 엣지 디바이스로 카메라를 업그레이드하는 방법에 관한 게시물을 읽어보세요.

Lakshantha는 엣지 디바이스에 Ultralytics YOLOv8을 배포할 때의 문제를 다루며 실용적인 해결책을 공유했습니다. 운영 체제(OS) 플래싱부터 환경 설정까지 각 단계를 설명해 개발자가 배포 과정을 더 쉽게 진행하도록 지원했습니다.

TensorRT와 DeepStream#

TensorRT는 NVIDIA 임베디드 디바이스용 고성능 추론 엔진입니다. Ultralytics YOLOv8 모델을 양자화하고 최적화해 엣지 디바이스에서의 성능을 향상할 수 있습니다.

Lakshantha는 TensorRT가 추론 성능을 높이는 방법과 DeepStream이 멀티 스트림 애플리케이션의 효율성을 향상하는 방법도 소개했습니다. 실습 시연에서는 이러한 도구를 사용해 임베디드 디바이스에서 YOLO 모델을 효율적으로 실행하는 방법을 보여주었습니다.

MCU 플랫폼 공개#

또 다른 하이라이트는 SenseCraft Model Assistant를 사용해 MCU 플랫폼에 YOLO 모델을 배포하는 Lakshantha의 라이브 데모였습니다. 이 데모를 통해 참석자들은 엣지 AI의 발전 방향을 살펴볼 수 있었습니다.

마무리#

현재는 유지보수를 최소화하면서 비용 효율적인 솔루션을 찾는 고객의 요구에 따라 임베디드 디바이스에 많은 관심이 쏠리고 있습니다. Seeed Studio 임베디드 디바이스는 사전 부팅 기능을 갖추고 있어 개발자와 최종 사용자가 쉽게 사용할 수 있습니다.

전반적으로 이번 세션에서는 엣지 배포의 기술적 세부 사항을 다루고 AI 커뮤니티의 협력 정신을 강조했습니다.

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