Ultralytics와 STMicroelectronics는 저전력 마이크로컨트롤러에 YOLO 모델을 효율적으로 배포하고 엣지에서 정확한 실시간 추론을 구현하기 위해 협력했습니다.
산업 전반에서 AI 도입이 늘면서 엣지에서 실시간 추론을 실행할 수 있는 고성능·저전력 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 기술적 요구에 대응하기 위해 STMicroelectronics는 임베디드 AI 워크로드용으로 설계된 통합형 신경망 처리 장치(NPU)를 탑재한 STM32N6 마이크로컨트롤러를 선보였습니다.
STMicroelectronics는 STM32N6에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행해 마이크로컨트롤러에서도 정확하고 효율적인 임베디드 Vision AI를 구현할 수 있음을 입증했으며, 스마트 시티, 의료, 소비자 가전 등의 분야에서 확장 가능한 온디바이스 인텔리전스를 구현할 새로운 가능성을 열었습니다.
엣지 저전력 디바이스를 위한 Vision AI 살펴보기#
STMicroelectronics는 전 세계 직원 50,000명 이상, 고객 200,000곳 이상을 보유한 글로벌 반도체 기술 선도 기업입니다. 전기차와 산업 장비부터 스마트 홈 기기와 소비자 가전에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원하는 칩을 설계하고 제조합니다.
더 많은 산업에서 디바이스를 더 스마트하고 민첩하게 만들기 위해 AI를 도입하면서 STMicroelectronics는 이러한 기능을 엣지에 직접 제공하는 데 주력해 왔습니다. 예를 들어 강력하고 에너지 효율적인 칩인 STM32N6 마이크로컨트롤러는 컴퓨터 비전과 같은 온디바이스 AI 작업을 처리할 수 있습니다.
개발자가 STM32N6에서 임베디드 비전 애플리케이션을 구축할 수 있도록 STMicroelectronics는 마이크로컨트롤러에서 효율적으로 실행할 수 있는 유연하고 성능이 뛰어난 모델을 찾았습니다. Ultralytics YOLO 모델은 속도, 정확도, 통합 편의성을 안정적으로 조합해 이러한 요구에 적합한 솔루션으로 확인되었습니다.
AI 기반 임베디드 시스템 구현의 제약#
엣지 AI 개념이 널리 받아들여지기 전에는 컴퓨터 비전 모델을 일반적으로 클라우드 서버나 GPU(그래픽 처리 장치) 같은 대규모 중앙 집중식 시스템에서 실행하도록 개발했습니다. 이러한 플랫폼은 대형 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 역량을 제공했지만, 높은 에너지 소비, 네트워크 의존성, 지연 시간, 운영 비용 증가 등의 한계도 있었습니다.
의료, 소비자 가전, 스마트 시티와 같은 산업에서 더 스마트한 실시간 애플리케이션을 구현하려는 관심이 높아지면서, AI 처리를 데이터가 생성되는 곳, 즉 디바이스 자체에 더 가깝게 가져가는 것이 기술적으로 필수적이며 전략적으로도 기회가 된다는 점이 분명해졌습니다.
하지만 저전력 마이크로컨트롤러에서 AI 모델을 실행하는 일은 까다로울 수 있습니다. 이러한 디바이스는 일반적으로 메모리, 컴퓨팅 성능, 에너지 용량이 제한되어 있어 성능이나 정확도를 저하하지 않고 복잡한 비전 모델을 배포하기 어렵습니다.
STMicroelectronics는 개발자가 모델이나 워크플로를 대폭 단순화하지 않아도 STM32N6 마이크로컨트롤러에서 안정적인 실시간 컴퓨터 비전 기능을 구현할 수 있는 다목적 모델 제품군을 찾아야 했습니다. 임베디드 시스템의 엄격한 제약을 지키면서도 유의미한 온디바이스 AI를 제공하는 것이 목표였습니다.
마이크로컨트롤러에 YOLO 모델을 간편하게 배포하기#
저전력 임베디드 기기에서 고급 AI를 구현하기 위해 STMicroelectronics는 Neural-ART Accelerator™를 탑재한 고성능 마이크로컨트롤러 STM32N6을 선보였습니다. 이 제품에는 엣지 AI 워크로드 전용으로 자체 개발한 신경망 처리 장치(NPU)가 내장되어 있습니다. 이 기술을 통해 개발자는 기기에서 직접 AI 추론을 실행할 수 있어 클라우드 컴퓨팅 의존도를 낮추고 속도, 응답성, 에너지 효율을 높일 수 있습니다.
STMicroelectronics는 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행해 STM32N6의 성능을 평가하고 시연하기 위해 Ultralytics와 파트너십을 맺었습니다. 속도와 정확도의 균형이 뛰어난 Ultralytics YOLO 모델은 리소스가 제한된 환경과 임베디드 배포에 적합합니다.
그림 1. STM32N6에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행하는 예.
STM32N6에서 다양한 YOLO 모델 변형을 직접 실행함으로써 STMicroelectronics는 마이크로컨트롤러의 전력 및 메모리 한도 내에서 객체 감지, 분류, 추적과 같은 여러 Vision AI 사용 사례를 구현할 수 있음을 보여주었습니다. 이 협업은 확장 가능하고 상용화 준비가 된 비전 모델을 사용해 실시간 AI 기반 임베디드 시스템을 배포할 수 있는 안정적인 선택지를 개발자에게 제공합니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
Ultralytics YOLO 모델은 AI 기반 임베디드 시스템에 필요한 정확도, 효율성, 다목적성을 적절히 결합해 STMicroelectronics의 요구를 충족했습니다. STM32N6와 같은 저전력 마이크로컨트롤러에서 실행할 수 있을 만큼 가벼우면서도 실시간 객체 감지와 인스턴스 세그멘테이션 성능을 제공할 만큼 강력합니다.
예를 들어 STM32N6에서 Ultralytics YOLOv8n 모델을 256×256 해상도로 실행했을 때 시스템은 초당 34프레임을 처리했으며 추론당 약 29ms가 소요되었습니다. 전력 측정 결과 추론당 소비 전력은 9.4밀리줄에 불과해 저전력 기기의 실시간 비전 작업에 적합합니다.
여러 YOLO 모델 변형을 지원하므로 개발자는 애플리케이션의 제약에 따라 속도, 크기, 정확도를 조정할 수 있습니다. 통합하기 쉬운 아키텍처와 활발한 커뮤니티 및 문서 지원을 갖춘 Ultralytics YOLO는 다양한 임베디드 사용 사례에서 Vision AI 도입을 가속화하려는 STMicroelectronics의 목표에 적합한 선택이었습니다.
Ultralytics 엔터프라이즈 라이선스를 통해 STMicroelectronics는 고객에게 내부 테스트 및 개발을 위한 전체 YOLO 모델 제품군에 대한 액세스를 제공합니다. 그러나 상업적으로 배포하려는 고객은 라이선스 양식을 통해 Ultralytics에 직접 상업용 라이선스를 신청해야 합니다. 이를 통해 규정을 준수하고 상용화 준비가 된 Vision AI 솔루션으로 확장할 수 있는 경로를 지원합니다.
스마트 시티부터 의료까지: 실제로 구현되는 확장 가능한 엣지 AI#
STM32N6 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델을 직접 실행할 수 있게 되면서 STMicroelectronics와 개발자 생태계는 다양한 Vision AI 애플리케이션을 구현할 수 있게 되었습니다. 외부 처리나 클라우드 연결에 의존하지 않고 디바이스에서 빠르고 정확하게 추론함으로써, 이 솔루션은 소형 저전력 시스템에 지능형 기능을 배포할 수 있도록 합니다.
고객은 스마트 시티 인프라의 실시간 보행자 및 차량 감지, 산업 자동화의 기기 내 안전 점검 및 품질 관리, 휴대용 헬스케어 도구의 AI 보조 진단 등 다양한 분야에서 활용 사례를 탐색하고 있습니다. 마찬가지로 소비자 전자제품 분야에서는 YOLO 모델을 활용해 배터리 구동 기기의 성능 제약 내에서 존재 감지, 제스처 인식, 객체 추적과 같은 반응성 높은 기능을 구현할 수 있습니다.
내일의 Vision AI 솔루션을 오늘 구축하기#
AI가 계속 발전함에 따라 STMicroelectronics는 강력하고 효율적인 솔루션을 엣지 디바이스에 더 쉽게 도입할 수 있도록 주력하고 있습니다. Ultralytics와 같은 파트너와 긴밀히 협력해 개발자가 즉시 사용 가능한 모델, 도구, STM32 호환 리소스로 더 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다.
엣지 AI 혁신의 다음 단계로 나아가세요. GitHub 저장소를 방문해 Ultralytics YOLO 모델이 임베디드 비전을 어떻게 혁신하는지 알아보세요. 의료 분야의 AI와 소매 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션을 살펴보고 라이선스 옵션도 확인해 보세요!
