쇼 앤 텔: 임베디드 장치에서의 Ultralytics YOLOv8 배포

Link to this sectionShow and tell: 임베디드 디바이스에서의 YOLOv8 배포#

YOLO VISION 2023 (YV23)에서 Lakshantha Dissanayake는 Ultralytics YOLOv8 모델을 임베디드 디바이스, 특히 NVIDIA Jetson 및 MCU 플랫폼에 배포하는 과정의 복잡성을 설명했습니다. 마드리드의 Google for Startups Campus에서 그가 공유한 통찰력 있는 여정을 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this sectionLakshantha Dissanayake를 소개합니다#

Seeed Studio의 애플리케이션 엔지니어인 Lakshantha Dissanayake는 Seeed Studio의 AIoT 혁신을 이끌고 있습니다. 그의 발표는 기술의 민주화를 강조하며 개발자, ISV 및 SI와 파트너십을 육성하려는 Seeed Studio의 의지를 부각했습니다.

Link to this section엣지(Edge)의 진화#

엣지의 진화는 분산 데이터 처리를 강조하며 컴퓨팅 분야의 중추적인 변화를 의미합니다. 엣지 디바이스에 초점을 맞춘 이 진화는 실시간 처리를 향상하고 대기 시간을 줄이며, 다양한 산업 분야에서 효율적이고 반응성이 뛰어난 시스템을 구현할 수 있도록 로컬 디바이스의 역량을 강화합니다.

발표하는 동안 Lakshantha는 기술 접근성을 높이는 데 엣지 디바이스가 수행하는 중추적인 역할을 인식하며 엣지 디바이스의 도전 과제와 진화에 대해 자세히 다루었습니다. 그는 특히 비디오 분석 애플리케이션을 위해 엣지 성능을 최적화하는 미묘한 차이를 해결하며 청중을 위한 발판을 마련했습니다.

Link to this section배포 과제 극복#

시장에 수많은 새로운 GPU 디바이스가 출시되고 있지만 가격이 상당히 높습니다. 반면에 Jetson 시리즈와 같은 임베디드 디바이스는 최종 사용자가 필요한 분석을 더 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 배포 기능을 제공합니다. Seeedstudio Jetson 디바이스를 시작하는 방법에 대해 관심이 있으시면 저희 블로그를 방문해 주십시오.

YOLOv8 온-엣지(on-edge) 디바이스의 배포 과제를 탐색하면서 Lakshantha는 실용적인 솔루션을 공유했습니다. OS(운영 체제) 플래싱부터 환경 설정에 이르기까지, 이 발표는 복잡성을 해소하여 개발자가 배포 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있도록 했습니다.

Link to this sectionTensorRT와 DeepStream의 마법#

TensorRT는 임베디드 디바이스에서의 추론을 위한 최고 수준의 엔진 역할을 합니다. 이는 Ultralytics YOLOv8 모델을 양자화하고 최적화하여 엣지 디바이스를 위한 성능을 구체적으로 향상시킵니다.

Lakshantha는 추가로 추론 성능을 향상시키는 TensorRT의 마법과 DeepStream을 사용한 다중 스트림 애플리케이션의 효율성을 선보였습니다. 실용적인 데모는 임베디드 디바이스에서 YOLO 모델의 잠재력을 극대화하는 데 있어 이러한 도구들의 강력함을 보여주었습니다.

Link to this sectionMCU 플랫폼 공개#

또 다른 흥미로운 하이라이트는 SenseGraph 모델 어시스턴트를 사용하여 MCU 플랫폼에 YOLO 모델을 배포하는 Lakshantha의 실시간 시연이었습니다. 엣지 AI의 미래를 엿본 청중들은 그 가능성을 탐구하기를 열망했습니다.

Link to this section마무리하며#

이 시대의 관심은 주로 임베디드 디바이스에 집중되어 있으며, 고객들은 최소한의 유지 관리로 비용 효율적인 솔루션을 찾고 있습니다. Seeed Studio 임베디드 디바이스는 사전 부팅 기능을 갖추고 있어 개발자와 최종 사용자의 운영을 용이하게 합니다.

전반적으로, 이번 세션은 기술적인 측면을 조명했을 뿐만 아니라 AI 커뮤니티 내의 협력 정신을 보여주어 참석한 모든 사람에게 유익한 경험이 되었습니다.

YOLOv8 임베디드 장치 배포 전체 발표 영상을 시청하세요!