Ultralytics YOLO와 DEEPX의 파트너십: 물리적 AI를 위한 엣지 AI 추론
새로운 DEEPX 내보내기 통합 기능을 통해 Ultralytics YOLO 추론을 NPU 기반 엣지 AI 하드웨어에서 사용하는 방법을 알아보십시오.
Ultralytics에서는 AI가 물리적 세계에 더욱 깊숙이 통합됨에 따라 컴퓨터 비전 모델을 엣지 디바이스에서 직접 실행하려는 추세가 증가하고 있음을 목격하고 있습니다. 로봇 공학 및 산업 기계부터 스마트 카메라와 자율 주행 차량에 이르기까지, 점점 더 많은 지능형 시스템이 클라우드에 의존하지 않고 실시간으로 보고 이해하며 행동할 것을 요구받고 있습니다.
이러한 새로운 지능형 시스템의 물결을 Physical AI라고 부르며, 이는 실제 환경에서 자율적으로 작동할 수 있는 고성능, 초고효율 컴퓨팅을 요구합니다. 실제 환경에서 운용되는 시스템에는 엣지를 위해 특별히 설계된 하드웨어에서 로컬로 안정적이고 효율적으로 실행되는 비전 AI가 필요합니다.
Ultralytics YOLO26과 같은 Ultralytics YOLO 모델은 실시간 컴퓨터 비전을 위해 설계되었지만, 엣지에서 그 잠재력을 완전히 발휘하려면 소프트웨어와 하드웨어의 올바른 조합이 필요합니다. 이러한 취지에서 당사는 DEEPX와의 새로운 파트너십을 발표하게 되어 매우 기쁩니다.
우리는 DEEPX와 파트너십을 맺고 새로운 내보내기(export) 통합 기능을 도입하여 DEEPX NPU 하드웨어에서 Ultralytics YOLO 모델을 효율적이고 고성능으로 배포할 수 있도록 했습니다. 우리는 함께 Physical AI가 구축, 배포 및 확장되는 방식에 대한 통합된 글로벌 표준을 설정하고 있습니다.
Link to this sectionPhysical AI의 미래를 위한 공유된 비전#
세계에서 가장 널리 채택된 컴퓨터 비전 프레임워크인 Ultralytics는 이러한 시스템의 "눈"을 제공합니다. 가장 효율적인 NPU 제조사 중 하나인 DEEPX는 이를 대규모로 실행할 수 있는 "두뇌"를 제공합니다.
Ultralytics와 DEEPX는 접근성, 성능, 개발자 우선 설계가 중요하다고 믿으며 이를 원동력으로 삼고 있습니다. Ultralytics와 DEEPX 생태계를 결합함으로써, 첫 제품을 출시하는 초기 단계의 로봇 기업이든 수천 개의 시설에 비전 AI를 도입하는 포춘 500대 제조 기업이든 상관없이 상업적으로 비전 AI를 배포할 수 있는 단일하고 신뢰할 수 있는 경로를 제공합니다.
이는 다음을 의미합니다:
- 더 빠른 시장 출시: 몇 달이 아닌 며칠 만에 어노테이션에서 배포까지 완료할 수 있습니다.
- 더 낮은 배포 비용: 적은 전력과 실리콘 비용으로 GPU급 성능을 구현하여 2-4W의 전력 소비로 250+ FPS를 제공합니다.
- 새로운 수익 창출 기회: 이전에는 경제적으로 실행 불가능했던 엣지 AI 제품을 구축하고 배포할 수 있습니다.
- 미래를 대비한 확장성: 전용 CI/CD 파이프라인을 통해 모든 새로운 Ultralytics 릴리스가 DEEPX 하드웨어와 즉시 호환되도록 보장하며, 이는 DEEPX의 다년간 공급 약속을 통해 뒷받침됩니다.
Link to this sectionDEEPX의 NPU 기술 살펴보기#
새로운 내보내기 통합 기능을 살펴보기 전에, DEEPX와 효율적인 Physical AI를 구현하는 데 있어 해당 NPU가 수행하는 역할에 대해 자세히 알아보겠습니다.
DEEPX는 Ultralytics YOLO와 같은 비전 모델을 위해 특별히 설계된 효율적인 엣지 AI 하드웨어를 제공하는 AI 반도체 혁신 기업으로, 와트당 프레임 수(FPS/W) 측면에서 타의 추종을 불허합니다.
DEEPX 칩은 이론적인 지표보다는 실제 효율성에 집중하여 성능을 재정의하며, 개발자들이 전력 예산의 일부만으로 GPU급 결과를 달성할 수 있도록 합니다.
DEEPX 접근 방식이 특히 혁신적인 이유는 풀스택 설계입니다. DX-M1 NPU는 컴퓨터 비전 모델의 연산 패턴을 가속화하도록 특별히 설계되었으며, 수동 냉각과 낮은 전력 소비를 특징으로 하여 성능 대 전력비와 장기적인 신뢰성이 중요한 생산 규모의 배포에 이상적입니다. DX-M1은 삼성 파운드리 5nm 공정에서 양산 중이며, DX-M2는 삼성 2nm GAA 공정 로드맵에 포함되어 이 효율성을 Agentic AI 시대로 확장할 예정입니다.
Link to this sectionUltralytics YOLO 모델을 DEEPX로 내보내기 시작하기#
Ultralytics Python 패키지와 Ultralytics Platform은 5가지 모든 컴퓨터 비전 작업에서 YOLO 모델을 학습, 평가 및 배포하기 위한 완전하고 통합된 환경을 제공합니다. 코드로 작업하는 것을 선호하든, 마찰 없는 시각적 워크플로우를 통해 작업하든, 두 경로 모두 데이터에서 배포까지 일관되고 확장 가능한 방법을 제공합니다.
이번 파트너십을 통해 Ultralytics는 DEEPX와의 새로운 내보내기 통합을 도입하여, format=deepx 명령 하나로 YOLO 모델을 DEEPX NPU 하드웨어 배포용으로 내보낼 수 있게 되었습니다. 이 통합은 Ultralytics 생태계 전반에서 완전히 지원되므로, 개발자는 Python 패키지에서 또는 모델 어노테이션 및 학습 후 Ultralytics Platform에서 직접 DEEPX용으로 내보낼 수 있습니다. 내보내기 과정에서 모델은 최적화된 .dxnn 바이너리로 컴파일 및 INT8 양자화되며, EMA 기반 보정을 통해 모델 품질 저하 없이 최대 NPU 성능을 보장합니다.
실질적으로 이는 상업적 팀이 단 세 개의 명령어로 라벨링된 데이터에서 DEEPX NPU에서 실행되는 프로덕션 준비 모델까지 이동할 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_model런타임 설치 및 DEEPX의 dxtron 그래프 뷰어를 사용한 시각화를 포함한 전체 설정 세부 정보는 DEEPX 통합 문서를 확인하십시오.
Link to this sectionDEEPX NPU에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행할 때의 주요 이점#
새로운 통합 기능을 사용하여 DEEPX 하드웨어에 Ultralytics YOLO 모델을 배포할 때 얻을 수 있는 주요 장점은 다음과 같습니다:
- Ultralytics 워크플로우와의 원활한 통합: DEEPX 배포를 위한 YOLO 모델 내보내기는 단일 format=deepx 명령으로 엣지 배포 프로세스를 표준화하여 Ultralytics Python 패키지에 자연스럽게 적용됩니다.
- 다양한 컴퓨터 비전 작업 지원: YOLOv8, YOLO11, YOLO26 전반에서 객체 탐지, 세그멘테이션, 포즈 추정, 지향성 바운딩 박스(OBB) 탐지 및 분류 모델을 배포할 수 있습니다.
- 초고효율 엣지 추론: DEEPX NPU는 적은 전력으로 GPU급 성능을 제공하며, 수동 냉각과 초저전력 소비를 통해 프로덕션 규모의 배포에 이상적입니다.
- 미래를 대비한 기반: 전용 CI/CD 파이프라인은 모든 새로운 Ultralytics 릴리스와의 즉각적인 호환성을 보장하며, DX-M1에서 DX-M2로 이어지는 로드맵은 동일한 소프트웨어 스택을 Agentic AI 시대까지 확장합니다.
- Physical AI 애플리케이션 전반에 걸친 확장성: 스마트 감시 및 산업 검사부터 로봇 공학 및 자율 시스템에 이르기까지 이 통합 기능은 광범위한 실제 사용 사례를 지원합니다.
Link to this sectionUltralytics YOLO와 DEEPX 하드웨어가 영향을 미칠 수 있는 분야#
그렇다면 Ultralytics YOLO 모델을 DEEPX 하드웨어에 배포하여 실제 시나리오에서 사용할 수 있는 일반적인 Physical AI 애플리케이션은 무엇일까요?
Link to this section엣지에서의 스마트 감시#
최신 감시 시스템은 개인 정보 보호나 연결성을 저해하지 않으면서 실시간 탐지를 요구합니다. DEEPX NPU에서 실행되는 Ultralytics YOLO 모델을 통해 보안 카메라 및 모니터링 시스템은 비디오 피드를 로컬에서 분석하여 사람, 차량 및 비정상적인 활동을 실시간으로 식별할 수 있으며, 클라우드 의존성 없이 저전력으로 작동합니다. 유럽의 GDPR 시행이 강화되고 지자체 조달에서 데이터 거주지 요건이 늘어남에 따라, 온디바이스 추론은 기술적 이점뿐만 아니라 규제상의 이점이 됩니다.
Link to this section산업 자동화 및 품질 관리#
공장 및 제조 시설에서 비전 AI는 품질 관리, 결함 탐지 및 프로세스 모니터링을 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Ultralytics YOLO 모델과 DEEPX 하드웨어를 결합하면 까다로운 산업 환경에서 연중무휴 24시간 안정적으로 실행되는 온디바이스 검사가 가능하여 낭비를 줄이고 제품 품질을 향상하며 작업자 안전을 보호하는 데 도움이 됩니다.
Link to this section로봇 공학 및 자율 시스템#
로봇 공학에서 속도와 반응성은 매우 중요합니다. 창고를 탐색하든, 역동적인 산업 환경에서 작업하든, 인간과 협력하든 로봇은 주변 환경을 즉시 해석해야 합니다. DEEPX NPU에서 실행되는 Ultralytics YOLO 모델은 로봇이 장애물을 탐지하고, 사람을 추적하며, 물체를 실시간으로 식별할 수 있게 하여 지속적인 클라우드 연결 없이도 더 안전한 이동과 더 높은 수준의 자율성을 지원합니다.
Link to this section주요 요약#
Ultralytics YOLO 모델과 DEEPX NPU는 고성능 Physical AI를 엣지로 가져오는 것을 그 어느 때보다 쉽게 만듭니다. 새로운 format=deepx 표준을 통해 배포를 단순화하고 DEEPX의 에너지 효율적인 하드웨어에 모델을 최적화함으로써, 이번 파트너십은 개발과 실제 상업적 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. Physical AI가 지속적으로 성장함에 따라, 이번 협력은 프로덕션급 비전 AI를 모든 규모의 기업이 접근 가능하고 저렴하며 확장 가능하게 만드는 단계가 될 것입니다.
엣지 AI 제품을 더 빠르게 출시할 준비가 되셨나요?
- 라이선스 요청을 통해 상업적 지원과 Enterprise YOLO 모델에 액세스하십시오.
- Ultralytics Platform 사용해 보기를 통해 첫 번째 DEEPX 준비 모델을 어노테이션하고 학습하며 배포하십시오.
- Ultralytics 파트너 되기를 통해 공동 배포 기회를 살펴보십시오.
- 문서 읽기를 통해 전체 기술 가이드를 확인하십시오.
