Arm Create 2026 참가 소식: 엣지에서의 실시간 비전 인공지능
Arm Create 2026 참가 소식: 실시간 엣지 인공지능을 위한 Ultralytics YOLO 배포, 모델 패널의 통찰 및 새로운 Arm 인공지능 포털.
2026년 9월 11일, 당사의 마케팅 어소시에이트인 Ziyue Wang과 시니어 머신러닝 엔지니어인 릭 후(Rick Hou)는 클라우드, 엣지, 모바일 및 물리적 AI 전반에서 AI를 구축, 최적화 및 배포하는 Arm의 개발자 행사인 Arm Create에 참석했습니다. 당사의 초점은 Ultralytics YOLO 엣지 배포에 맞춰졌으며, 학습된 컴퓨터 비전 모델을 가져와 Arm 기반 기기에서 실시간으로 실행하는 방법을 다루었습니다.
선전에서 열린 이번 행사는 이전 상하이 일정에 이어진 것으로, 두 행사 모두 모든 AI 개발자가 조만간 직면하게 되는 질문, 즉 성능이 뛰어난 모델을 실제 세상에서 안정적으로 작동하는 소프트웨어로 전환하는 방법에 대해 탐구했습니다.
다음은 당사 세션과 모델 패널에 대한 요약이며, Arm과 Ultralytics가 Arm 기반으로 빌드하는 개발자들을 위해 Ultralytics YOLO를 더욱 쉽게 이용할 수 있도록 어떻게 협력하고 있는지에 대한 내용입니다.
실시간 엣지 AI를 위한 Ultralytics YOLO 배포#
당사의 시니어 머신러닝 엔지니어인 릭 후(Rick Hou)는 엣지 기기에서 Ultralytics YOLO models을 최적화하고 배포하는 실용적인 세션인 “Deploying Ultralytics YOLO: Real-Time Vision AI at the Edge”를 발표했습니다. 이 강연은 전체 배포 경로를 살펴보고 프로덕션 엣지 AI 애플리케이션에서 Ultralytics YOLO를 활용한 교훈을 공유했습니다.
그림 1. Arm Create에서 Ultralytics YOLO 엣지 배포를 발표하고 있는 Ultralytics의 릭(Rick).
엣지 런타임을 위한 Ultralytics YOLO 모델 내보내기#
엣지 배포의 첫 번째 단계는 학습된 모델을 대상 런타임이 지원하는 형식으로 내보내는 것입니다. 릭은 올바른 export format이 기기, 추론 엔진, 그리고 애플리케이션의 성능 목표에 따라 어떻게 달라지는지 다루었습니다.
더 빠른 온디바이스 추론을 위한 모델 양자화#
양자화는 예를 들어 FP32에서 FP16 또는 INT8로 모델의 수치 정밀도를 낮추어, 최소한의 정확도 저하로 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높입니다. 이 세션에서는 연산, 메모리, 전력 예산이 촉박할 때 속도와 정확도의 균형을 맞추는 방법을 설명했습니다.
엣지 기기에서 실시간 컴퓨터 비전 성능 달성#
엣지에서의 실시간 컴퓨터 비전은 모델 그 이상에 달려 있습니다. 전처리, 런타임 선택, 하드웨어 가속 모두 지연 시간과 처리량에 영향을 미칩니다. 릭은 병목 현상을 식별하고 전체 추론 파이프라인을 최적화하는 방법을 공유했습니다.
프로덕션 엣지 AI 배포에서 얻은 교훈#
벤치마크는 시작점에 불과하지만, 진정한 테스트는 실제 운영 조건에서 배포될 기기에서 모델이 어떻게 수행되는지 확인하는 것입니다. 실제 대상 하드웨어에서 검증하는 것은 세션의 핵심 교훈이었으며, Arm Create 전체에서 제기된 주제였습니다.
Arm, Alibaba Qwen, Tencent, ModelBest가 참여한 모델 패널#
릭은 또한 Arm, Alibaba Qwen, Tencent, ModelBest와 함께 모델 패널 토론에 참여했습니다. 모델을 직접 비교하는 대신, 패널은 워크로드에 필요한 것, 실행되어야 하는 곳, 배포 후 작동 방식 등 애플리케이션 적합성에 초점을 맞추었습니다.
그림 2. Arm Create에서 Arm, Alibaba Qwen, Tencent, ModelBest, Ultralytics가 함께한 모델 패널.
워크로드에 적합한 모델 선택#
모바일 앱의 빠른 응답 기능, 대규모 문서 세트를 추론하는 클라우드 에이전트, 그리고 엣지 비전 파이프라인은 모두 매우 다른 모델을 요구합니다. 패널의 비전 AI 목소리로서 릭은 지연 시간, 효율성, 그리고 온디바이스 신뢰성이 모델 크기보다 종종 더 중요한 엣지 관점을 제시했습니다.
Arm AI 포털: Arm에서 Ultralytics YOLO를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 만들기#
Arm Create 선전 행사는 Arm이 개발자와 AI 에이전트가 Arm 컴퓨팅 플랫폼 전반에서 AI 소프트웨어를 검색, 최적화 및 배포할 수 있도록 지원하는 허브인 Arm AI Portal을 출시한 지 불과 며칠 만에 개최되었습니다. 개발자는 성능 및 정확도 데이터가 포함된 작업별 사전 최적화된 모델을 찾고, 지연 시간, 메모리, 모델 크기를 비교하며, 코드 예제 및 배포 워크로드에 액세스할 수 있습니다.
출시 시점에 제공되는 사전 최적화된 Ultralytics YOLO 모델#
Ultralytics YOLO는 Alibaba Qwen 및 Google Gemma와 함께 출시 시점에 사용 가능한 사전 최적화된 모델 중 하나이며, Ultralytics는 생태계 파트너로서 포털을 지원합니다.
Arm에서의 Ultralytics YOLO26n 성능 향상#
초기 결과는 고무적입니다. Ultralytics YOLO26n은 두 가지 설정의 싱글 스레드 실행에서 40% 이상의 성능 향상을 달성했습니다.
- SME2가 탑재된 vivo X300 스마트폰에서의 FP16 대 FP32
- NEON이 탑재된 Raspberry Pi 5에서의 FP16 및 INT8 혼합 양자화 대 FP32
이것이 엣지 AI 개발자에게 의미하는 바#
Arm AI 포털은 개발자가 모델을 검색하고 벤치마킹하며 수동으로 튜닝하는 데 소요되는 시간을 줄여주며, Arm 기반 하드웨어에서 모델 선택부터 배포까지의 경로를 단축합니다. 이는 최첨단 비전 AI를 누구나 간단하고 쉽게 이용할 수 있도록 만들겠다는 당사의 사명을 지원합니다. Arm AI Portal에서 Ultralytics YOLO 살펴보기.
핵심 요점#
당사를 호스팅해 준 Arm 팀과 엣지 배포, 양자화, 실제 비전 AI에 대해 이야기하기 위해 방문해 주신 모든 분께 감사드립니다. 선전에서의 대화는 모델, 도구, 하드웨어가 함께 작동하도록 설계될 때 엣지 AI 생태계가 얼마나 빠르게 성숙해지는지 보여주었습니다.
다음 Arm Create는 미국으로 향하며, 대화를 계속 이어가기를 기대합니다. 그동안 Ultralytics docs를 방문하여 자체 엣지 기기에서 Ultralytics YOLO 배포를 시작해 보세요.
