Media & AI 가속기를 탑재한 카카오클라우드의 Video Instance 활용기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
실시간 영상 서비스에서 여러 스트림을 지연 없이 트랜스코딩하고 영상에 비전 AI를 적용하기 위해 카카오클라우드의 VT1·VT2 미디어 가속 인스턴스와 V70 DPU 기반 AI 인스턴스를 비교했습니다. FFmpeg 파이프라인으로 CPU·GPU·VT 인스턴스의 처리 성능과 동시 스트림 증가에 따른 지연을 시험하고, VT1·VT2의 하드웨어 가속 및 병렬 처리 특성을 확인했습니다. AI 적용 사례로는 GStreamer와 VVAS를 사용해 자동차를 검출한 뒤 색상·브랜드·차종을 분류하는 캐스케이드 추론 파이프라인을 구성했습니다. 트랜스코딩 중심 서비스에는 VT 인스턴스를, 영상 분석과 추론에는 DPU 기반 인스턴스를 선택하는 것이 핵심입니다.
- 실시간 멀티스트림 트랜스코딩은 CPU·GPU의 단일 작업 속도뿐 아니라 스트림 수가 늘어날 때 처리 지연이 어떻게 변하는지도 확인해야 합니다.
- VT1·VT2는 카드의 인코딩·디코딩 디바이스에 작업을 나눠 병렬 처리할 수 있으며, VT2는 더 높은 해상도와 많은 스트림을 지원합니다.
- AI 추론을 적용할 때는 모델을 양자화·컴파일해 DPU에 올리고, Vitis AI 또는 GStreamer의 VVAS 플러그인으로 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
- 캐스케이드 추론에서는 먼저 객체를 검출한 뒤 검출 결과에 분류 모델을 적용하고, 설정 파일로 모델과 추론 단계를 지정할 수 있습니다.
소개
Media 가속기를 통해 저지연 멀티스트림 트랜스코딩을 달성하고 실시간 스트리밍하는 사례를 공유합니다. AI 가속기를 통해 영상에 Vision AI를 적용하여 스트리밍하는 방법을 소개합니다. #ML #Vison #Cloud #Video Streaming 카카오엔터프라이즈에서 Vision AI 관련 서비스를 개발하고 있는 Mjkim입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-21 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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