YOLO26n 추론 엔진, ARM64 어셈블리로 밑바닥부터 구현

요약

한 개발자가 기존 추론 프레임워크를 사용하지 않고 오직 ARM64 어셈블리어와 C언어만으로 YOLO26n 모델 추론 엔진을 밑바닥부터 직접 구현했다. 이번 프로젝트는 Raspberry Pi 4 환경에서 최신 신경망 추론 엔진의 로우 레벨 동작 방식을 파악하고, 엣지 AI 실행 효율을 최적화하는 것을 목표로 수행되었다. 이를 위해 ARM NEON SIMD 최적화, Winograd 컨볼루션, GEMM 커널 최적화, 캐시 인식 타일링(Cache-aware tiling) 및 커맨드 퓨전 등의 기술이 적용되었다. 구현된 엔진은 Conv, C3K2, SPPF, C2PSA 등 YOLO26의 핵심 컴포넌트와 어텐션 메커니즘을 지원한다. 또한 개발자는 YOLO26n 모델 파라미터를 추출하여 메모리 레이아웃을 커스텀 바이너리 형식으로 재설계하는 과정을 거쳤다.

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