더블린에서 열린 AMD Embedded AI Working Group에 참석한 Ultralytics

Ultralytics는 최근 아일랜드 더블린에서 열린 AMD Embedded AI Working Group 행사에 AMD와 함께 참석해, 임베디드 AI와 Physical AI를 살펴보는 이틀간의 기술 세션, 실습 워크숍, 라이브 데모에 참여했습니다.

2026년 11월 3~4일 AMD 더블린 사무실에서 열린 이번 행사에는 AMD 엔지니어, 기술 파트너, 개발자가 모여 AI, 소프트웨어, 적응형 컴퓨팅을 통해 실제 애플리케이션을 아이디어 단계부터 배포까지 어떻게 구현할 수 있는지 살펴보았습니다.

Ultralytics를 대표해 생태계 및 파트너십 책임자 Manuel Calve와 글로벌 이벤트 매니저 Zinnia Pourdad가 행사에 참석했습니다. 이들은 AMD 생태계 전반의 관계자들과 교류하고, Ultralytics YOLO의 최근 개발 사항을 소개했으며, AMD 하드웨어에서 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원하는 Ultralytics YOLO의 역량을 선보였습니다.

Ultralytics YOLO와 AMD: 클라우드에서 엣지까지 AI 발전시키기#

이번 행사는 Ultralytics와 AMD 간 기술 협력의 최근 진전에 이어 개최되었습니다. 여기에는 Ultralytics YOLO의 AMD GPU 공식 지원이 포함됩니다. 이 통합은 AMD Radeon GPU를 비롯한 다양한 AMD 하드웨어를 지원하며, AMD Ryzen AI 프로세서와 엣지 디바이스를 위한 추가 배포 옵션도 제공합니다. 이제 개발자는 AMD ROCm 소프트웨어를 사용해 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고, 내보낸 ONNX 모델을 AMD MIGraphX로 배포해 추론을 가속화할 수 있습니다. 이 지원은 호환되는 AMD Radeon GPU와 Ryzen AI 통합 GPU까지 확대되었으며, Ryzen AI NPU 배포를 지원하기 위한 작업도 진행 중입니다.

Ultralytics YOLO는 이제 AMD Xilinx 내보내기도 지원하므로, 개발자는 AMD Versal AI Edge Series Gen 2 NPU에 배포할 모델을 준비할 수 있습니다. INT8 양자화에 AMD Quark를, 컴파일에 Vitis AI를 사용하는 이 통합을 통해 엣지 AI 애플리케이션에 대한 Ultralytics YOLO 배포 역량이 확대됩니다.

이러한 기능을 통해 개발자는 산업 검사와 로보틱스부터 스마트 카메라에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 환경에서 컴퓨터 비전 애플리케이션을 더욱 유연하게 구축하고 배포할 수 있습니다.

임베디드 AI와 로보틱스 살펴보기 throRworksho#

첫째 날에는 AMD Ryzen AI, ROCm, 로보틱스, 임베디드 AI 개발을 다루는 기술 발표와 워크숍이 진행되었습니다.

Ultralytics YOLO26은 AMD가 주도한 두 개의 워크숍에서 소개되었습니다. 참석자들은 Ultralytics YOLO26 포즈 추정을 직접 경험하며, 컴퓨터 비전이 움직임을 해석하고 물리적 주변 환경과 상호작용해야 하는 애플리케이션을 어떻게 지원할 수 있는지 살펴보았습니다.

두 번째 워크숍에서는 ROS 2 로보틱스 환경에서 YOLO26 pose를 활용해, 포즈 추정이 사람을 따라가는 로봇, 거리 모니터링, 제스처 인식 등의 애플리케이션을 어떻게 지원할 수 있는지 살펴보았습니다. 비슷한 애플리케이션을 살펴보고 싶은 개발자는 ROS 빠른 시작 가이드를 참고할 수 있습니다.

참석자들은 이러한 실습 워크숍을 통해 Ultralytics YOLO26을 로보틱스와 Physical AI 워크플로에 통합하고, 실용적인 개발 환경에 컴퓨터 비전을 적용하는 방법을 살펴보았습니다.

Ultralytics YOLO와 AMD로 실제 AI 구현하기#

둘째 날에는 Ultralytics의 생태계 및 파트너십 책임자인 Manuel Calve가 'Ultralytics YOLO와 AMD로 실제 AI 구현하기: 클라우드에서 엣지까지'라는 제목으로 기술 세션을 진행했습니다.

로보틱스와 산업 검사부터 스마트 카메라에 이르기까지, 실제 Physical AI 애플리케이션에는 빠르고 정확하며 배포할 준비가 된 컴퓨터 비전이 필요합니다.

Manuel은 개발자가 ROCm을 사용해 호환되는 AMD GPU에서 Ultralytics YOLO 모델을 학습하고, 모델을 ONNX로 내보낸 다음, MIGraphX로 추론을 가속화하는 방법을 소개했습니다. 또한 AMD의 폭넓은 하드웨어 생태계 전반에 걸친 배포 옵션을 살펴보며, 컴퓨터 비전 워크플로가 개발 단계에서 실제 애플리케이션으로 이어지는 방식을 선보였습니다.

YOLO26의 7가지 태스크를 모두 AMD ROCm에서 실시간으로 실행#

라이브 데모에서는 YOLO26의 모든 태스크를 AMD ROCm에서 나란히 실행했습니다.

• 객체 탐지: 탐지된 객체의 바운딩 박스와 레이블
• 인스턴스 분할: 탐지된 각 객체의 픽셀 마스크
• 시맨틱 분할: 모든 픽셀에 해당하는 클래스
• 이미지 분류: 이미지 전체를 나타내는 하나의 레이블
• 포즈 추정: 탐지된 사람 한 명당 17개의 키포인트
• 방향성 바운딩 박스: 항공 및 하향 시점 이미지에 적합한 회전 바운딩 박스
• 깊이 추정: 모든 픽셀의 거리(미터 단위)

이러한 기능은 효율적인 컴퓨터 비전 추론이 필수적인 제조 품질 관리, 자율 로보틱스, 지능형 모니터링과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다.

AMD에서 Ultralytics YOLO 시작하기#

AMD Embedded AI Working Group에는 개발자와 기술 파트너가 모여 임베디드 AI와 Physical AI가 개발 단계에서 실제 애플리케이션으로 어떻게 발전하고 있는지 살펴보았습니다. Ultralytics YOLO26을 활용한 실습 워크숍부터 클라우드-엣지 배포 논의까지, 이번 행사는 AMD 기반 시스템에 컴퓨터 비전을 통합하는 실용적인 방법을 소개했습니다.

AMD 하드웨어에서 Ultralytics YOLO를 활용해 개발하는 데 관심이 있으신가요? 지원 하드웨어, 설치 방법, 학습 워크플로, MIGraphX를 통한 가속 추론에 관한 내용은 Ultralytics AMD 통합 문서를 살펴보고 Ultralytics Platform에서 시작해 보세요!