엔비디아 TAO Toolkit 결과 모델을 다양한 엣지 장치에서 실행하기 위한 LaunchX 연동 방법

구조와 흐름

• TAO Toolkit으로 MobileNetV2 기반 모델 학습·가지치기·평가 후 ONNX 형식 내보내기
• PyNetsPresso를 통한 ONNX 모델 업로드, 타깃 장치별 프레임워크 변환, LaunchX 벤치마크 실행
• Jupyter Notebook 안에서 LaunchX 기능을 활용하는 TAO Toolkit 연동 파이프라인

선택 이유

• TAO Toolkit 5.0의 ONNX 내보내기 지원으로 Jetson 외 장치 배포 경로 확보
• 장치별 모델 프레임워크와 데이터 유형 차이로 인한 검증 부담 완화

성능/운영 포인트

• Pascal VOC 기반으로 최적화한 모델의 여러 장치 벤치마크 결과 비교
• 라즈베리 파이, NVIDIA Jetson, Intel Xeon, Renesas RA8D1, Alif Ensemble DevKit Gen2 대상 결과 제공

적용해볼 점

• TAO Model Zoo 사전 학습 모델과 제공 Jupyter Notebook 기반 최적화 워크플로 활용
• Python 3.8 이상 환경에서 PyNetsPresso로 모델 변환과 벤치마크 자동화