AMD Ryzen™ AI Halo, 이제 Micro Center에서 만나보세요
AMD Ryzen™ AI Halo 시스템이 이제 Micro Center에서 판매되어 개발자, 크리에이터, AI 혁신가가 차세대 에이전틱 AI 구축을 위한 강력한 새 플랫폼을 활용할 수 있게 되었습니다.
AMD Ryzen™ AI 소프트웨어
AMD Ryzen™ AI 소프트웨어 개발자 허브: AI PC용 애플리케이션 개발
AMD Ryzen™ AI 기반 PC에서 실행할 수 있도록 AI 앱을 개발하거나 변환하세요. NPU 단독 실행 또는 NPU + iGPU(integrated GPU) 하이브리드 실행에 맞게 최적화하여 빠르고 효율적인 성능과 더 긴 배터리 지속시간을 확보하세요. 개인정보 보호와 보안 강화를 위해 AI 작업을 온디바이스로 처리하여 민감한 데이터를 클라우드가 아닌 사용자 PC에 보관하세요.
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Ryzen AI 소프트웨어 사용 기본 사항 알아보기
AMD Ryzen AI 소프트웨어란 무엇인가요?
개발자를 위해 만들어진 Ryzen AI 소프트웨어는 PC에서 추론을 수행하기 위한 도구와 런타임 라이브러리를 제공합니다. AMD NPU, iGPU(integrated GPU) 또는 이 둘을 함께 사용하는 하이브리드 방식으로 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
간편한 설치, 사전 학습된 모델 모음, ONNX에 최적화된 LLM으로 빠르게 시작하세요.
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자주 묻는 질문
NPU가 탑재된 AMD Ryzen 프로세서는 Ryzen AI 소프트웨어와 호환됩니다. 지원 프로세서 목록
AMD Ryzen AI 소프트웨어를 사용하면 AI 모델을 Ryzen NPU 또는 iGPU(integrated GPU)에서 실행하는 방식으로 배포하거나 성능과 효율성의 균형을 위해 NPU와 iGPU를 함께 사용하는 하이브리드 방식으로 배포할 수 있습니다. AMD ROCm 소프트웨어 스택을 사용하면 Ryzen iGPU를 포함한 AMD GPU에서 AI 모델의 학습, 추론, 최적화를 수행할 수 있습니다.
대형 모델, 처리율이나 메모리 대역폭이 높아야 하는 모델, 그래픽 부하가 크거나 연산량이 많은 워크로드의 경우, 숙련된 개발자는 ROCm을 사용해 모델을 최적화하고 iGPU를 구성 및 관리하는 것이 좋습니다.
NPU(Neural Processing Unit)용으로 개발하기에 가장 적합한 애플리케이션은 저전력의 효율적인 AI 추론이 필요한 애플리케이션입니다. 여기에는 이미지 인식, 언어 처리, 실시간 동영상 및 오디오 품질 향상 같은 작업이 포함될 수 있습니다. NPU는 LLM, 컴퓨터 비전, 이미지 생성 모델을 비롯한 중소형 AI 모델을 실행할 수 있습니다.
NPU 애플리케이션은 특히 배터리 지속시간을 우선시할 때 노트북, 데스크탑 PC, 모바일 워크스테이션에 AI 기능을 도입할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 또한 NPU는 사용자가 데이터를 비공개로 유지해야 하거나, 낮은 지연율이 필요하거나, 인터넷 연결에 의존할 수 없는 로컬 AI 환경에도 이상적입니다.
PyTorch가 AI 개발에서 압도적인 인기를 누리고 있는 만큼, 많은 개발자가 PyTorch로 개발한 모델을 Windows PC에서 실행할 수 있는지 궁금해합니다. PyTorch 또는 TensorFlow 기반의 사전 학습된 AI 모델은 AMD Ryzen AI 소프트웨어와 호환되도록 ONNX 형식으로 변환하고 양자화할 수 있습니다. 이를 통해 Windows와 Linux 모두에서 NPU가 탑재된 Ryzen 프로세서용 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
NPU 애플리케이션 개발에 가장 적합한 소프트웨어 도구는 특정 NPU 하드웨어에 최적화되어 있으며 오픈 소스 프레임워크와 모델을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 성능과 유연성을 함께 누릴 수 있습니다.
AMD Ryzen AI 소프트웨어에는 AMD NPU용 애플리케이션을 만들기 위한 개발자 도구가 포함되어 있습니다. 또한 PyTorch, TensorFlow 등 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크에서 학습한 모델을 NPU 실행에 최적화된 ONNX 형식으로 변환하는 도구도 제공합니다.
로컬 AI 에이전트 구축에 가장 적합한 도구는 NPU 및 내장 GPU 하드웨어에 최적화되어 있습니다. 이러한 최적화는 AI 작업이 PC 배터리를 빠르게 소모하지 않도록 성능과 효율성의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 또한 사전 학습된 다양한 오픈 소스 모델과 호환되므로 개발자가 자신의 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 마지막으로, 소프트웨어 도구는 모든 데이터를 로컬에 보관해야 하며 클라우드 서비스가 필요하지 않아야 합니다.
GAIA는 로컬 AI 에이전트 구축을 위한 AMD의 오픈 소스 도구입니다. GAIA는 AMD Ryzen AI 하드웨어에서 100% 로컬로 실행되고, 클라우드 비용이 들지 않으며, API 요금이나 사용량 제한이 없고 구독도 필요하지 않습니다.
AMD 개발자 커뮤니티 포럼 및 AMD 개발자 Discord 서버를 통해 다른 개발자 및 AMD 전문가와 직접 소통하여 질문에 대해 논의하고 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 GitHub에 버그를 제출할 수도 있습니다.
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