Ultralytics YOLO , DEEPX와YOLO : 물리적 AI를 위한 엣지 AI 추론

Ultralytics AI가 물리적 세계에 더욱 깊이 뿌리내리면서, 엣지 디바이스에서 직접 컴퓨터 비전 모델을 실행하려는 추세가 점차 확대되고 있습니다. 로봇 공학과 산업용 기계부터 스마트 카메라와 자율주행차에 이르기까지, 점점 더 많은 지능형 시스템이 클라우드에 의존하지 않고 실시간으로 사물을 인식하고, 이해하며, 행동할 수 있어야 할 필요성이 대두되고 있습니다.

이러한 새로운 지능형 시스템의 물결은 ‘물리적 AI(Physical AI)’라고 불리며, 현실 세계에서 자율적으로 작동할 수 있는 고성능의 초저전력 컴퓨팅 기술을 필요로 합니다. 현실 세계의 시스템에는 엣지 전용으로 설계된 하드웨어에서 로컬 환경에서 안정적이고 효율적으로 구동되는 비전 AI가 필요합니다.

Ultralytics 같은 Ultralytics YOLO 실시간 컴퓨터 비전을 위해 설계되었지만, 엣지 환경에서 이 모델들의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 소프트웨어와 하드웨어의 적절한 조합이 필요합니다. 이에 따라, 저희는 DEEPX와의 새로운 파트너십을 발표하게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.

당사는 DEEPX와 파트너십을 맺고 새로운 수출 통합 솔루션을 선보였으며, 이를 통해 DEEPX NPU 하드웨어에 Ultralytics YOLO 효율적이고 고성능으로 배포할 수 있게 되었습니다. 양사는 물리적 AI의 구축, 배포 및 확장 방식에 대한 통합된 글로벌 표준을 함께 정립해 나가고 있습니다.

물리 기반 AI의 미래를 위한 공동 비전

전 세계에서 가장 널리 채택된 컴퓨터 비전 프레임워크인 Ultralytics 이러한 시스템에 ‘눈’을 Ultralytics . 가장 효율적인 NPU 제조사 중 하나인 DEEPX는 이를 대규모로 구동할 수 있는 ‘두뇌’를 제공합니다.

Ultralytics 접근성, 성능, 그리고 개발자 중심의 디자인을 핵심 가치로 삼고 이를 실천해 나가고 있습니다. Ultralytics 생태계를 통합함으로써, 첫 제품을 출시하는 초기 단계의 로봇 기업부터 수천 개의 시설에 비전 AI를 도입하는 포춘 500대 제조업체에 이르기까지, 모든 기업이 비전 AI를 상용화할 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 경로를 제공하고 있습니다.

이는 다음을 의미합니다:

• 시장 출시 기간 단축: 라벨링부터 배포까지 몇 달이 아닌 며칠 만에 완료됩니다.
• 낮은 도입 비용: 전력 및 칩 비용은 훨씬 적게 들면서도 GPU 성능을 제공하여, 2~4W의 전력 소비로 250FPS 이상의 화질을 구현합니다.
• 새로운 수익 창출 기회: 이전에는 경제성이 없어 실현할 수 없었던 엣지 AI 제품을 개발하고 출시하세요.
• 미래에 대비한 확장성: 전용 CI/CD 파이프라인을 통해 모든 새로운 Ultralytics DEEPX 하드웨어와 즉시 호환되도록 보장하며, 이는 DEEPX의 다년간 공급 약속에 의해 뒷받침됩니다.

DEEPX의 NPU 기술 살펴보기

새로운 내보내기 통합 기능을 자세히 살펴보기 전에, DEEPX와 효율적인 물리적 AI 구현에 있어 DEEPX의 NPU가 수행하는 역할에 대해 먼저 알아보겠습니다.

DEEPX는YOLO 같은 비전 모델에 특화되어, 타의 추종을 불허하는 와트당 초당 프레임 수(FPS/W)YOLO 고효율 엣지 AI 하드웨어를 제공하는 AI 반도체 혁신 기업입니다.

DEEPX 칩은 이론적 지표보다는 실제 효율성에 중점을 둠으로써 성능의 새로운 기준을 제시하며, 개발자들이 훨씬 적은 전력 소비로도 GPU 성능을 구현할 수 있도록 지원합니다.

DEEPX의 접근 방식이 특히 혁신적인 이유는 풀스택 설계에 있습니다. DX-M1 NPU는 컴퓨터 비전 모델의 연산 패턴을 가속화하도록 특별히 설계되었으며, 수동 냉각 방식과 낮은 전력 소비를 특징으로 하여 와트당 성능과 장기적인 신뢰성이 중요한 대규모 상용 환경에 이상적입니다. DX-M1은 삼성 파운드리 5nm 공정에서 양산 중이며, DX-M2는 이미 삼성 2nm GAA 공정 로드맵에 포함되어 있어 이러한 효율성을 에이전트형 AI 시대로 확장해 나갈 예정입니다.‍

Ultralytics YOLO DEEPX로 내보내기 시작하기

Python Ultralytics 5가지 컴퓨터 비전 작업 전반에 걸쳐 YOLO 훈련, 평가 및 배포할 수 있는 완벽하고 통합된 환경을 제공합니다. 코드를 직접 다루는 방식을 선호하든, 번거로움 없는 시각적 워크플로를 선호하든, 두 가지 방법 모두 데이터를 기반으로 모델을 구축하여 배포에 이르기까지 일관되고 확장 가능한 방식을 제공합니다.

이번 파트너십을 통해 Ultralytics DEEPX와의 새로운 내보내기 통합 기능을 Ultralytics , ‘format=deepx’라는 단일 명령어로 YOLO 내보내 DEEPX NPU 하드웨어에 배포할 수 있게 Ultralytics . 이 통합 기능은 Ultralytics 전반에서 완벽하게 지원되므로, 개발자는 모델에 라벨링 및 훈련을 마친 후 Python Ultralytics 직접 DEEPX로 내보낼 수 있습니다. 내보내기 과정에서 모델은 컴파일되고 INT8 양자화되어 최적화된 .dxnn 바이너리 파일로 변환되며, EMA 기반 보정을 통해 모델 품질을 저하시키지 않으면서 NPU 성능을 극대화합니다.

실제로 이는 비즈니스 팀이 단 세 가지 명령어만으로 라벨링된 데이터에서 DEEPX NPU에서 실행되는 실제 운영용 모델로 전환할 수 있음을 의미합니다:

# Step 1: Install Ultralytics
pip install ultralytics

# Step 2: Export your YOLO model to DEEPX format
yolo export model=yolo26n.pt format=deepx

# Step 3: Run inference on DEEPX hardware
yolo detect predict model=yolo26n_deepx_model

런타임 설치 및 DEEPX의 dxtron 그래프 뷰어를 활용한 시각화 등 전체 설정 방법에 대한 자세한 내용은 DEEPX 통합 문서를 참조하십시오.

DEEPX NPU에서 Ultralytics YOLO 실행할 때의 주요 이점

새로운 통합 기능을 통해 DEEPX 하드웨어에 Ultralytics YOLO 배포할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• Ultralytics 원활한 통합: DEEPX 배포를 위한 YOLO 내보내기 기능은 Ultralytics Python 자연스럽게 통합되어 있으며, format=deepx 명령어 하나만으로 엣지 배포 프로세스를 표준화할 수 있습니다.
• 다양한 컴퓨터 비전 작업 지원: YOLOv8, YOLO11, YOLO26을 통해 물체 탐지, 분할, 자세 추정, 방향성 바운딩 박스(OBB) 탐지 및 분류용 모델을 배포할 수 있습니다.
• 초고효율 엣지 추론: DEEPX NPU는 GPU 성능을 훨씬 적은 전력으로 제공하며, 수동 냉각 방식과 초저전력 소비를 통해 대규모 상용 환경에 이상적입니다.
• 미래에 대비한 기반: 전용 CI/CD 파이프라인을 통해 Ultralytics 모든 신규 Ultralytics 즉시 호환되며, DX-M1에서 DX-M2로 이어지는 로드맵을 통해 동일한 소프트웨어 스택을 Agentic AI 시대까지 확장합니다.
• 다양한 물리적 AI 애플리케이션에 적용 가능: 스마트 감시 및 산업용 검사부터 로봇 공학 및 자율 시스템에 이르기까지, 이 통합 솔루션은 광범위한 실제 사용 사례를 지원합니다.

Ultralytics YOLO DEEPX 하드웨어가 효과를 발휘할 수 있는 분야

그렇다면 실제 환경에서 DEEPX 하드웨어에 Ultralytics YOLO 적용할 수 있는 대표적인 물리적 AI 응용 분야에는 어떤 것들이 있을까요?

엣지에서의 스마트 감시

현대적인 감시 시스템은 개인정보 보호나 연결성을 저해하지 않으면서 실시간 감지 기능을 요구합니다. DEEPX NPU에서 구동되는 Ultralytics YOLO 활용하면 보안 카메라와 모니터링 시스템이 영상 데이터를 로컬에서 분석하여 사람, 차량, 비정상적인 활동을 실시간으로 식별할 수 있으며, 이는 낮은 전력 소비와 클라우드 의존성 없이 가능합니다. 유럽에서 GDPR(일반 데이터 보호 규정)의 집행이 강화되고 지자체 조달 시 데이터 현지화 요건이 점점 더 의무화됨에 따라, 온디바이스 추론은 기술적 이점일 뿐만 아니라 규제 측면에서도 유리한 요소로 부상하고 있습니다.

산업 자동화 및 품질 관리

공장 및 제조 시설에서 비전 AI는 품질 관리, 결함 탐지, 공정 모니터링을 자동화하는 데 점점 더 널리 활용되고 있습니다. Ultralytics YOLO DEEPX 하드웨어를 결합하면 까다로운 산업 환경에서도 24시간 내내 안정적으로 작동하는 온디바이스 검사가 가능해지며, 이를 통해 폐기물을 줄이고 제품 품질을 향상시키며 근로자의 안전을 보호할 수 있습니다.

로봇공학 및 자율 시스템

로봇 공학 분야에서 속도와 반응성은 매우 중요합니다. 창고 내 이동, 변화무쌍한 산업 환경에서의 작업, 또는 인간과 함께 작업하는 등 어떤 상황에서든 로봇은 주변 환경을 즉각적으로 파악해야 합니다. DEEPX NPU에서 구동되는 Ultralytics YOLO 통해 로봇은 detect , track , 물체를 실시간으로 식별할 수 있어, 지속적인 클라우드 연결에 의존하지 않고도 더 안전한 이동과 높은 수준의 자율성을 지원합니다.‍

주요 내용

Ultralytics YOLO DEEPX의 NPU를 통해 고성능 물리 AI를 엣지 환경에 그 어느 때보다 쉽게 도입할 수 있게 되었습니다. 새로운 ‘format=deepx’ 표준을 통해 배포 과정을 간소화하고 DEEPX의 에너지 효율적인 하드웨어에 맞춰 모델을 최적화함으로써, 이번 파트너십은 개발 단계와 실제 상용화 사이의 격차를 해소하는 데 기여합니다. 물리 AI 시장이 지속적으로 성장함에 따라, 이번 협력은 모든 규모의 기업이 생산 환경에 적합한 비전 AI를 접근성 높고, 비용 효율적이며, 확장 가능하게 활용할 수 있도록 하는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

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