YOLO GPU 계산기
Ultralytics 공식 모델 데이터를 기준으로 YOLO 세대, 모델 크기, GPU, 이미지 크기와 Batch Size를 선택해 학습/추론 적합성을 추정합니다.
현재 계산은 Object Detection 모델 기준입니다.
작업
세대 특징
2026년 최신 Ultralytics 세대입니다. 신규 프로젝트에 우선 권장되며 end-to-end NMS-free 추론과 엣지 배포 최적화를 제공합니다.
공식 모델 정보
yolo26s.pt
파라미터
9.5M
FLOPs @ 640
20.7B
Auto(-1)는 Ultralytics가 GPU를 프로파일링하여 약 60% CUDA 메모리 사용을 목표로 Batch 크기를 자동 탐색합니다.
실제 GPU Tester에서 예상 학습시간을 계산할 때 사용합니다.
분석 결과
학습
적합
현재 모델·이미지 크기·Batch 설정은 선택한 GPU에서 비교적 여유가 있을 것으로 추정됩니다.
Ultralytics AutoBatch
batch=-1
실제 Ultralytics AutoBatch는 사용자의 GPU에서 직접 모델을 프로파일링합니다. 아래 AutoBatch 숫자는 이 웹 계산기의 추정치일 뿐입니다.
추천
- • 현재 설정 유지
- • AutoBatch(batch=-1) 사용
실제 GPU로 검증하기
현재 선택한 GPU, YOLO 모델, Image Size, Dataset Images, Epochs 설정을 그대로 넘겨 브라우저에서 실제 GPU 성능을 측정합니다.
설치 없이 브라우저의 WebGPU로 현재 PC GPU에서 직접 실행합니다. 서버 GPU는 사용하지 않습니다.
추천 명령어
yolo detect train model=yolo26s.pt data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=-1 device=0
선택한 YOLO 세대의 공식 가중치 파일명과 현재 Batch 설정을 사용해 명령어를 생성합니다.
중요: VRAM은 공식 GPU별 벤치마크가 아닌 추정값입니다
Ultralytics는 각 GPU·모델·Batch 조합의 고정 VRAM 표를 제공하지 않습니다. 이 계산기는 공식 Params/FLOPs를 기초로 모델 상태 메모리와 activation 규모를 추정하고, 이미지 크기·Batch Size·세대별 메모리 특성을 반영합니다. 실제 사용량은 데이터셋, 객체 수, Augmentation, AMP, Optimizer, PyTorch/CUDA 버전 등에 따라 달라집니다.
공식 데이터 범위
모델 이름, 가중치 파일명, Params, FLOPs 및 지원 세대는 Ultralytics 공식 문서를 기준으로 합니다. 현재 공식 지원 목록에서 8 이후 대상은 YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLO11, YOLO12, YOLO26이며 13~25를 임의로 생성하지 않습니다.
참고: YOLO13~YOLO25는 현재 Ultralytics 네이티브 지원 모델 목록에 포함되지 않아 선택지에서 제외했습니다.
사용 방법
- GPU와 YOLO 버전·모델을 선택하세요.
- 학습 또는 추론 조건을 입력하세요.
- 실행 후 예상 VRAM과 권장 배치 결과를 확인하세요.