빠른 시작 가이드: Ultralytics YOLO11과 함께하는 NVIDIA Jetson

이 종합 가이드는 Ultralytics YOLO11을 NVIDIA Jetson 장치에 배포하기 위한 자세한 안내를 제공합니다. 또한 이러한 소형의 강력한 장치에서 YOLO11의 성능을 보여주는 성능 벤치마크를 소개합니다.

참고: NVIDIA JETSON 장치에서 Ultralytics YOLO11을 사용하는 방법

NVIDIA Jetson이란 무엇입니까?

NVIDIA Jetson은 가속화된 AI(인공 지능) 컴퓨팅을 엣지 장치에 제공하도록 설계된 임베디드 컴퓨팅 보드 시리즈입니다. 이러한 작고 강력한 장치는 NVIDIA의 GPU 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 클라우드 컴퓨팅 리소스에 의존할 필요 없이 복잡한 AI 알고리즘과 딥 러닝 모델을 장치에서 직접 실행할 수 있습니다. Jetson 보드는 로봇 공학, 자율 주행 차량, 산업 자동화 및 낮은 지연 시간과 높은 효율성으로 AI 추론을 로컬에서 수행해야 하는 기타 애플리케이션에 자주 사용됩니다. 또한 이러한 보드는 ARM64 아키텍처를 기반으로 하며 기존 GPU 컴퓨팅 장치에 비해 더 낮은 전력으로 실행됩니다.

NVIDIA Jetson 시리즈 비교

Jetson Orin은 이전 세대에 비해 AI 성능이 크게 향상된 NVIDIA Ampere 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA Jetson 제품군의 최신 버전입니다. 아래 표는 에코시스템에 있는 몇 가지 Jetson 장치를 비교한 것입니다.

더 자세한 비교표는 기술 사양 섹션의 공식 NVIDIA Jetson 페이지를 참조하십시오.

NVIDIA JetPack이란 무엇입니까?

Jetson 모듈에 전원을 공급하는 NVIDIA JetPack SDK는 엔드 투 엔드 가속화된 AI 애플리케이션 구축을 위한 가장 포괄적인 솔루션이며 시장 출시 시간을 단축합니다. JetPack에는 부트 로더, Linux 커널, Ubuntu 데스크톱 환경 및 GPU 컴퓨팅, 멀티미디어, 그래픽 및 컴퓨터 비전 가속화를 위한 완벽한 라이브러리 세트가 포함된 Jetson Linux가 포함되어 있습니다. 또한 호스트 컴퓨터 및 개발자 키트 모두를 위한 샘플, 문서 및 개발자 도구가 포함되어 있으며 스트리밍 비디오 분석을 위한 DeepStream, 로보틱스를 위한 Isaac, 대화형 AI를 위한 Riva와 같은 더 높은 수준의 SDK를 지원합니다.

NVIDIA Jetson에 JetPack 플래싱

NVIDIA Jetson 장치를 처음 접한 후 가장 먼저 해야 할 일은 NVIDIA JetPack을 장치에 플래싱하는 것입니다. NVIDIA Jetson 장치를 플래싱하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

1. Jetson Orin Nano 개발자 키트와 같은 공식 NVIDIA 개발 키트를 소유하고 있다면, 이미지를 다운로드하고 JetPack으로 SD 카드를 준비하여 장치를 부팅할 수 있습니다.
2. 다른 NVIDIA 개발 키트를 소유하고 있다면, SDK Manager를 사용하여 JetPack을 장치에 플래시할 수 있습니다.
3. Seeed Studio reComputer J4012 장치를 소유하고 있다면, JetPack을 포함된 SSD에 플래시할 수 있습니다. Seeed Studio reComputer J1020 v2 장치를 소유하고 있다면, JetPack을 eMMC/SSD에 플래시할 수 있습니다.
4. NVIDIA Jetson 모듈로 구동되는 다른 타사 장치를 소유하고 있다면, 명령줄 플래싱을 따르는 것이 좋습니다.

Jetson 장치 기반 JetPack 지원

아래 표는 다양한 NVIDIA Jetson 장치에서 지원하는 NVIDIA JetPack 버전을 강조 표시합니다.

Docker로 빠른 시작

NVIDIA Jetson에서 Ultralytics YOLO11을 시작하는 가장 빠른 방법은 Jetson용으로 미리 빌드된 Docker 이미지를 사용하여 실행하는 것입니다. 위의 표를 참조하여 소유한 Jetson 장치에 따라 JetPack 버전을 선택하십시오.

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack5
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack6
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

이 작업이 완료되면 NVIDIA Jetson에서 TensorRT 사용 섹션으로 건너뜁니다.

네이티브 설치로 시작하기

Docker 없이 기본 설치를 하려면 아래 단계를 참조하십시오.

JetPack 6.1에서 실행

Ultralytics 패키지 설치

여기서는 PyTorch 모델을 다른 형식으로 내보낼 수 있도록 선택적 종속성과 함께 Jetson에 Ultralytics 패키지를 설치합니다. 우리는 주로 NVIDIA TensorRT 내보내기에 중점을 둘 것입니다. TensorRT를 사용하면 Jetson 장치에서 최대 성능을 얻을 수 있기 때문입니다.

1. 패키지 목록을 업데이트하고, pip를 설치하고, 최신 버전으로 업그레이드합니다.

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. 설치 ultralytics 선택적 종속성이 있는 pip 패키지

   pip install ultralytics[export]
   

3. 장치를 재부팅합니다.

   sudo reboot
   

PyTorch 및 Torchvision 설치

위의 Ultralytics 설치는 Torch와 Torchvision을 설치합니다. 그러나 pip를 통해 설치된 이 두 패키지는 ARM64 아키텍처를 기반으로 하는 Jetson 플랫폼에서 실행하는 데 호환되지 않습니다. 따라서 미리 빌드된 PyTorch pip wheel을 수동으로 설치하고 소스에서 Torchvision을 컴파일/설치해야 합니다.

설치 torch 2.5.0 및 torchvision 0.20 JP6.1에 따름

pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torch-2.5.0a0+872d972e41.nv24.08-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torchvision-0.20.0a0+afc54f7-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

설치 cuSPARSELt 다음과 관련된 종속성 문제를 해결하려면 torch 2.5.0

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/arm64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install libcusparselt0 libcusparselt-dev

설치 onnxruntime-gpu

에 지정되어 있습니다. onnxruntime-gpu PyPI에서 호스팅되는 패키지에는 aarch64 Jetson용 바이너리가 없습니다. 따라서 이 패키지를 수동으로 설치해야 합니다. 이 패키지는 일부 내보내기에 필요합니다.

사용 가능한 모든 항목을 찾을 수 있습니다. onnxruntime-gpu JetPack 버전, Python 버전 및 기타 호환성 세부 정보별로 구성된 패키지는 Jetson Zoo ONNX 런타임 호환성 매트릭스. 여기서는 다운로드하여 설치합니다. onnxruntime-gpu 1.20.0 와 함께 Python3.10 지원합니다.

pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/onnxruntime_gpu-1.20.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

JetPack 5.1.2에서 실행

Ultralytics 패키지 설치

여기서는 Ultralytics 패키지를 Jetson에 선택적 종속성과 함께 설치하여 PyTorch 모델을 다른 형식으로 내보낼 수 있도록 합니다. 주로 NVIDIA TensorRT 내보내기에 중점을 둘 것입니다. TensorRT를 사용하면 Jetson 장치에서 최대 성능을 얻을 수 있기 때문입니다.

1. 패키지 목록을 업데이트하고, pip를 설치하고, 최신 버전으로 업그레이드합니다.

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. 설치 ultralytics 선택적 종속성이 있는 pip 패키지

   pip install ultralytics[export]
   

3. 장치를 재부팅합니다.

   sudo reboot
   

PyTorch 및 Torchvision 설치

위의 Ultralytics 설치는 Torch와 Torchvision을 설치합니다. 그러나 pip를 통해 설치된 이 두 패키지는 ARM64 아키텍처를 기반으로 하는 Jetson 플랫폼에서 실행하는 데 호환되지 않습니다. 따라서 미리 빌드된 PyTorch pip wheel을 수동으로 설치하고 소스에서 Torchvision을 컴파일/설치해야 합니다.

1. 현재 설치된 PyTorch 및 Torchvision 제거

   pip uninstall torch torchvision
   

2. 설치 torch 2.2.0 및 torchvision 0.17.2 JP5.1.2에 따름

   pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torch-2.2.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torchvision-0.17.2+c1d70fe-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   

설치 onnxruntime-gpu

에 지정되어 있습니다. onnxruntime-gpu PyPI에서 호스팅되는 패키지에는 aarch64 Jetson용 바이너리가 없습니다. 따라서 이 패키지를 수동으로 설치해야 합니다. 이 패키지는 일부 내보내기에 필요합니다.

사용 가능한 모든 항목을 찾을 수 있습니다. onnxruntime-gpu JetPack 버전, Python 버전 및 기타 호환성 세부 정보별로 구성된 패키지는 Jetson Zoo ONNX 런타임 호환성 매트릭스. 여기서는 다운로드하여 설치합니다. onnxruntime-gpu 1.17.0 와 함께 Python3.8 지원합니다.

wget https://nvidia.box.com/shared/static/zostg6agm00fb6t5uisw51qi6kpcuwzd.whl -O onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

NVIDIA Jetson에서 TensorRT 사용

Ultralytics에서 지원하는 모든 모델 내보내기 형식 중에서 TensorRT는 NVIDIA Jetson 장치에서 가장 높은 추론 성능을 제공하므로 Jetson 배포에 가장 적합한 권장 사항입니다. 설정 지침 및 고급 사용법은 전용 TensorRT 통합 가이드를 참조하십시오.

모델을 TensorRT로 변환하고 추론 실행

PyTorch 형식의 YOLO11n 모델이 TensorRT로 변환되어 내보낸 모델로 추론을 실행합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT
model.export(format="engine")  # creates 'yolo11n.engine'

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format
yolo export model=yolo11n.pt format=engine # creates 'yolo11n.engine'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

NVIDIA DLA(Deep Learning Accelerator) 사용

NVIDIA Deep Learning Accelerator (DLA)는 에너지 효율성과 성능을 위해 딥 러닝 추론을 최적화하는 NVIDIA Jetson 장치에 내장된 특수 하드웨어 구성 요소입니다. GPU에서 작업을 오프로드하여(더 집중적인 프로세스를 위해 GPU를 확보) DLA를 통해 모델은 낮은 전력 소비로 높은 처리량을 유지하면서 실행할 수 있으므로 임베디드 시스템 및 실시간 AI 애플리케이션에 이상적입니다.

다음 Jetson 장치에는 DLA 하드웨어가 장착되어 있습니다.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
model.export(format="engine", device="dla:0", half=True)  # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
# Once DLA core number is specified at export, it will use the same core at inference
yolo export model=yolo11n.pt format=engine device="dla:0" half=True # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Run inference with the exported model on the DLA
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

NVIDIA Jetson Orin YOLO11 벤치마크

YOLO11 벤치마크는 속도와 정확도를 측정하는 10가지 모델 형식(PyTorch, TorchScript, ONNX, OpenVINO, TensorRT, TF SavedModel, TF GraphDef, TF Lite, MNN, NCNN)에서 Ultralytics 팀에서 실행했습니다. 벤치마크는 NVIDIA Jetson AGX Orin 개발자 키트(64GB), NVIDIA Jetson Orin Nano Super 개발자 키트 및 Jetson Orin NX 16GB 장치로 구동되는 Seeed Studio reComputer J4012에서 기본 입력 이미지 크기 640으로 FP32 정밀도로 실행되었습니다.

비교 차트

모든 모델 내보내기가 NVIDIA Jetson에서 작동하더라도 아래 비교 차트에는 PyTorch, TorchScript, TensorRT만 포함했습니다. Jetson의 GPU를 사용하고 최상의 결과를 보장하기 때문입니다. 다른 모든 내보내기는 CPU만 활용하며 성능이 위 세 가지만큼 좋지 않습니다. 이 차트 다음 섹션에서 모든 내보내기에 대한 벤치마크를 찾을 수 있습니다.

NVIDIA Jetson AGX Orin 개발자 키트(64GB)

NVIDIA Jetson Orin Nano Super 개발자 키트

NVIDIA Jetson Orin NX 16GB

자세한 비교 테이블

아래 표는 10가지 형식(PyTorch, TorchScript, ONNX, OpenVINO, TensorRT, TF SavedModel, TF GraphDef, TF Lite, MNN, NCNN)에서 5가지 모델(YOLO11n, YOLO11s, YOLO11m, YOLO11l, YOLO11x)에 대한 벤치마크 결과를 나타내며, 각 조합에 대한 상태, 크기, mAP50-95(B) 메트릭 및 추론 시간을 제공합니다.

NVIDIA Jetson AGX Orin 개발자 키트(64GB)

NVIDIA Jetson Orin Nano Super 개발자 키트

NVIDIA Jetson Orin NX 16GB

다양한 버전의 NVIDIA Jetson 하드웨어에서 실행되는 Seeed Studio의 벤치마킹 노력을 더 살펴보십시오.

결과 재현하기

모든 내보내기 형식에서 위의 Ultralytics 벤치마크를 재현하려면 다음 코드를 실행하십시오.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all all export formats
results = model.benchmark(data="coco128.yaml", imgsz=640)

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO128 dataset for all all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco128.yaml imgsz=640

NVIDIA Jetson 사용 시 모범 사례

NVIDIA Jetson을 사용할 때 YOLO11을 실행하는 NVIDIA Jetson에서 최대 성능을 활성화하기 위해 따라야 할 몇 가지 모범 사례가 있습니다.

1. 최대 전원 모드 활성화

   Jetson에서 최대 전원 모드를 활성화하면 모든 CPU, GPU 코어가 켜집니다.

   sudo nvpmodel -m 0
   

2. Jetson 클럭 활성화

   Jetson 클럭을 활성화하면 모든 CPU, GPU 코어가 최대 주파수로 클럭됩니다.

   sudo jetson_clocks
   

3. Jetson Stats 애플리케이션 설치

   jetson stats 애플리케이션을 사용하여 시스템 구성 요소의 온도를 모니터링하고 CPU, GPU, RAM 사용률 보기, 전원 모드 변경, 최대 클럭 설정, JetPack 정보 확인과 같은 기타 시스템 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

   sudo apt update
   sudo pip install jetson-stats
   sudo reboot
   jtop
   

다음 단계

NVIDIA Jetson에서 YOLO11을 성공적으로 설정하신 것을 축하드립니다! 추가 학습 및 지원은 Ultralytics YOLO11 문서에서 더 많은 가이드를 참조하십시오!

FAQ

NVIDIA Jetson 장치에 Ultralytics YOLO11을 어떻게 배포합니까?

NVIDIA Jetson 장치에 Ultralytics YOLO11을 배포하는 것은 간단한 과정입니다. 먼저 NVIDIA JetPack SDK로 Jetson 장치를 플래시합니다. 그런 다음 빠른 설정을 위해 미리 빌드된 Docker 이미지를 사용하거나 필요한 패키지를 수동으로 설치합니다. 각 접근 방식에 대한 자세한 단계는 Docker로 빠른 시작 및 네이티브 설치로 시작 섹션에서 찾을 수 있습니다.

NVIDIA Jetson 장치에서 YOLO11 모델로 어떤 성능 벤치마크를 기대할 수 있습니까?

YOLO11 모델은 다양한 NVIDIA Jetson 장치에서 벤치마크를 거쳤으며 상당한 성능 향상을 보여줍니다. 예를 들어 TensorRT 형식은 최고의 추론 성능을 제공합니다. 자세한 비교 테이블 섹션의 표는 다양한 모델 형식에서 mAP50-95 및 추론 시간과 같은 성능 지표에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.

NVIDIA Jetson에 YOLO11을 배포하는 데 TensorRT를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

TensorRT는 최적의 성능으로 인해 NVIDIA Jetson에 YOLO11 모델을 배포하는 데 매우 권장됩니다. Jetson의 GPU 기능을 활용하여 추론을 가속화하여 최대 효율성과 속도를 보장합니다. TensorRT로 변환하고 NVIDIA Jetson에서 TensorRT 사용 섹션에서 추론을 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

NVIDIA Jetson에서 PyTorch 및 Torchvision을 설치하는 방법은 무엇입니까?

NVIDIA Jetson에 PyTorch 및 Torchvision을 설치하려면 먼저 pip를 통해 설치되었을 수 있는 기존 버전을 제거하십시오. 그런 다음 Jetson의 ARM64 아키텍처에 호환되는 PyTorch 및 Torchvision 버전을 수동으로 설치합니다. 이 프로세스에 대한 자세한 지침은 PyTorch 및 Torchvision 설치 섹션에 제공되어 있습니다.

YOLO11을 사용할 때 NVIDIA Jetson에서 성능을 최대화하기 위한 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

YOLO11로 NVIDIA Jetson에서 성능을 최대화하려면 다음 모범 사례를 따르십시오.

1. 모든 CPU 및 GPU 코어를 활용하려면 최대 전원 모드를 활성화하십시오.
2. 모든 코어를 최대 주파수로 실행하려면 Jetson 클럭을 활성화하십시오.
3. 시스템 메트릭을 모니터링하려면 Jetson Stats 애플리케이션을 설치하십시오.

명령 및 추가 세부 정보는 NVIDIA Jetson 사용 시 모범 사례 섹션을 참조하십시오.

📅 1년 전에 생성됨 ✏️ 2개월 전에 업데이트됨

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