Hailo-8L NPU

2025-10-12, G25DR

1. 엣지 AI 가속기 시장의 새로운 강자, Hailo-8L NPU

1.1 엣지 AI의 부상과 전용 하드웨어의 필요성

인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터 처리 패러다임의 근본적인 변화를 이끌고 있다. 현재 AI 워크로드의 약 95%가 중앙 집중식 데이터 센터에서 처리되고 있으나, 2028년까지 이 비중은 50% 수준으로 감소하고 나머지 50%는 엣지(edge)에서 처리될 것으로 예측된다.1 이러한 변화는 실시간 데이터 처리, 낮은 지연 시간(low latency), 데이터 프라이버시 강화, 그리고 전력 효율성에 대한 산업계의 요구가 폭발적으로 증가하고 있음을 시사한다. 자율주행차, 스마트 팩토리, 원격 감시 시스템과 같은 엣지 애플리케이션은 수 밀리초(ms) 단위의 즉각적인 반응성을 요구하며, 이는 데이터를 원격 클라우드로 전송하여 처리하는 방식으로는 충족하기 어렵다.1

전통적으로 AI 연산에 사용되어 온 그래픽 처리 장치(GPU)는 높은 병렬 처리 성능을 제공하지만, 엣지 환경의 엄격한 제약 조건인 소형 폼 팩터, 저비용, 저전력 소모 요구사항에는 최적화되어 있지 않다.1 이러한 배경 속에서 특정 AI 워크로드에 맞춰 설계된 목적 기반 AI 가속기, 즉 신경망 처리 장치(NPU, Neural Processing Unit)가 시장의 핵심 솔루션으로 부상하고 있다. 이스라엘의 AI 칩 제조사 Hailo는 이러한 시장의 요구에 부응하여 엣지 디바이스에서 데이터 센터급 성능을 구현하는 것을 목표로 혁신적인 NPU를 개발해왔다.2

1.2 Hailo-8L의 시장 진입과 포지셔닝

Hailo는 수백 건의 성공적인 고객 프로그램 배포를 통해 검증된 Hailo-8 AI 가속기 포트폴리오를 확장하며, 새로운 시장 기회를 공략하기 위한 전략적 제품으로 Hailo-8L을 출시했다.2 Hailo-8L은 AI 성능 요구치가 상대적으로 낮거나 비용에 민감한 ‘엔트리 레벨(entry-level)’ 애플리케이션 시장을 정밀하게 겨냥한다.2 이는 고성능 AI 기술을 보다 폭넓은 시장에 보급하여 기술의 대중화와 저변 확대를 이끌려는 Hailo의 명확한 전략을 보여준다.

특히 Hailo는 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 재단과의 협력을 통해 Hailo-8L을 탑재한 ’라즈베리 파이 AI 키트’를 70달러라는 파격적인 가격에 출시했다.3 이 협력은 전 세계 수백만 명의 개발자, 교육자, 메이커(maker) 커뮤니티에 Hailo의 기술을 직접적으로 노출시키는 강력한 시장 진입 채널을 확보했음을 의미한다.

이러한 시장 접근 방식은 Hailo의 정교한 시장 분할 전략을 드러낸다. 최대 208 TOPS의 성능을 제공하는 고성능 Hailo-8 Century PCIe 카드는 다수의 비디오 스트림을 처리해야 하는 비디오 관리 시스템(VMS)과 같은 까다로운 산업용 애플리케이션을 목표로 하는 반면 2, 13 TOPS 성능의 Hailo-8L은 비용 효율성이 중요한 엔트리 레벨 시장을 공략한다.2 이는 단순히 저렴한 제품을 제공하는 것을 넘어, AI 기술의 민주화를 목표로 하는 전략적 움직임이다. 라즈베리 파이와의 파트너십을 통해 Hailo-8L은 현재 노후화되고 기술 지원이 미미한 Google Coral의 자연스러운 대안으로 자리매김하며, 방대한 개발자 및 프로슈머 시장을 흡수하려 하고 있다.3 이 전략은 Hailo 생태계에 익숙한 대규모 사용자 기반을 형성하고, 이들이 향후 상업용 애플리케이션 개발 시 더 높은 수익성을 가진 Hailo의 산업용 솔루션으로 전환하도록 유도하는 파이프라인 역할을 수행한다.

2. Hailo-8L NPU 기술 심층 분석

2.1 핵심 아키텍처: 구조 기반 데이터플로우

Hailo-8L을 포함한 Hailo의 모든 AI 프로세서는 전통적인 컴퓨터 아키텍처에 대한 근본적인 재고찰을 통해 탄생했다. 그 핵심에는 신경망의 고유한 속성을 최대한 활용하도록 설계된 독자적인 ’구조 기반 데이터플로우 아키텍처(Structure-Driven Dataflow Architecture)’가 자리 잡고 있다.8 이 아키텍처는 데이터가 프로세서 코어를 통해 흐르는 방식을 최적화하여 메모리 접근을 최소화하고 연산 유닛의 활용률을 극대화한다.

주요 구성 요소는 다음과 같다 10:

• 혁신적인 제어 방식: 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 결합을 통해 연산당 에너지 소비(joules/operation)를 극도로 낮추면서도 높은 유연성을 확보한다.

• 분산 메모리 패브릭: 특수 목적의 파이프라인 요소들과 결합된 분산 메모리 구조는 신경망 처리 과정에서 발생하는 메모리 접근 전력을 획기적으로 줄인다.

• 효율적인 연산 요소: 필요에 따라 가변적으로 적용할 수 있는 고효율 연산 코어를 통해 낭비되는 자원을 최소화한다.

• 데이터플로우 중심의 상호연결: 처리하려는 신경망의 구조에 맞춰 내부 데이터 경로가 동적으로 적응하여 높은 리소스 활용률을 달성한다.

이러한 아키텍처적 혁신은 Hailo-8L이 경쟁 제품 대비 월등한 전력 효율성과 면적 효율성을 달성하는 기술적 근간이 된다.9

2.2 주요 기술 사양

Hailo-8L은 엔트리 레벨 엣지 AI 애플리케이션에 최적화된 기술 사양을 갖추고 있다.

• 성능 (Performance): 최대 13 TOPS (초당 테라 연산)의 정수(INT8) 연산 성능을 제공하여 실시간 추론을 가능하게 한다.2

• 전력 효율성 (Power Efficiency): 동급 최강의 전력 효율성을 자랑하며, 일반적인 전력 소비는 약 1.5W에 불과하다.11 이는 와트당 약 8.7 TOPS의 높은 효율성을 의미하며, 일부 측정에서는 3-4 TOPS/W 수준으로 평가되기도 한다.3

• 폼 팩터 및 인터페이스 (Form Factor & Interface): M.2 2230 (Key A+E), M.2 2242 (Key B+M) 등 다양한 표준 폼 팩터로 제공되어 기존 시스템에 쉽게 통합될 수 있다.9 호스트 프로세서와의 통신은 PCIe Gen 3.0 2-lane 인터페이스를 통해 이루어진다.9

• 메모리 (Memory): 칩 외부에 별도의 DRAM 메모리가 필요 없는 설계를 채택하여 시스템 비용을 절감하고 하드웨어 통합을 간소화했다.8

• 작동 온도 (Operating Temperature): 산업용 등급(−40∘C ~ 85∘C)을 지원하여 열악한 산업 현장이나 외부 환경에서도 안정적인 작동을 보장한다.8

• 지원 프레임워크 및 OS: TensorFlow, PyTorch, ONNX 등 주요 AI 프레임워크를 지원하며, Linux 및 Windows 운영체제와 호환된다.9

2.3 제품 포트폴리오 내 위상: Hailo-8과의 관계

Hailo-8L은 26 TOPS의 성능을 제공하는 상위 모델인 ‘풀 버전’ Hailo-8의 성능을 비용 최적화 관점에서 조정한 파생 모델이다.14 두 제품의 가장 중요한 공통점은 동일한 아키텍처와 소프트웨어 스택, 즉 ’Hailo AI Software Suite’를 공유한다는 점이다.2

이러한 설계는 단순한 편의성을 넘어 Hailo 생태계의 핵심적인 가치 제안을 형성한다. 개발팀은 비용 효율적인 라즈베리 파이 AI 키트와 Hailo-8L을 사용하여 프로젝트의 프로토타입을 신속하게 개발할 수 있다.4 이후 제품이 상용화 단계에 진입하여 더 많은 카메라 스트림을 처리하거나 더 복잡한 모델을 구동해야 하는 등 높은 성능이 요구될 경우, 기존의 소프트웨어 스택을 거의 수정하지 않고 하드웨어만 상위 모델인 Hailo-8으로 원활하게 업그레이드할 수 있다.8 이러한 ’한 번 개발하여 어디서든 확장(develop once, scale anywhere)’하는 접근 방식은 개발 비용과 시장 출시 기간(time-to-market)을 극적으로 단축시킨다. 이는 성능 등급이 다른 모델 간에 이동할 때 상당한 소프트웨어 조정이 필요할 수 있는 타사 생태계의 파편화 문제에 대한 직접적인 해결책을 제시한다. 결과적으로 Hailo는 단순히 칩을 판매하는 것이 아니라, 초기 프로토타이핑부터 대규모 상용 배포까지 아우르는 확장 가능한 개발 경로 자체를 제공하는 셈이다.

3. 개발 생태계 및 소프트웨어 스택

3.1 Hailo AI 소프트웨어 스위트 개요

Hailo는 하드웨어의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 포괄적인 ’Hailo AI Software Suite’를 제공한다.15 이 소프트웨어 스위트는 드라이버와 같은 로우레벨 구성 요소부터 런타임 라이브러리, 모델 컴파일러, 그리고 즉시 사용 가능한 예제 애플리케이션에 이르기까지 AI 솔루션 개발에 필요한 모든 도구를 통합하여 제공한다.

소프트웨어 스위트는 크게 두 가지 환경으로 구성된다 16:

1. 모델 빌드 환경 (Model Build Environment): 개발자의 PC나 서버에서 실행되며, 훈련된 AI 모델을 Hailo 하드웨어에 맞게 변환하고 최적화하는 역할을 한다. 핵심 구성 요소는 ’데이터플로우 컴파일러(Dataflow Compiler)’와 ’모델 주(Model Zoo)’이다.

2. 런타임 환경 (Runtime Environment): 실제 엣지 디바이스에서 구동되며, 최적화된 모델을 로드하여 실시간 추론을 수행한다. ‘HailoRT(Runtime)’ 라이브러리와 ‘TAPPAS’ 애플리케이션 프레임워크가 여기에 해당한다.

3.2 AI 모델 개발 및 배포 워크플로우

Hailo-8L을 활용한 AI 모델 개발 및 배포 과정은 다음과 같은 표준화된 워크플로우를 따른다.

1. 모델 개발 및 훈련: 개발자는 TensorFlow, PyTorch, Keras 등 익숙한 표준 딥러닝 프레임워크를 사용하여 AI 모델을 자유롭게 개발하고 훈련시킨다.9

2. 모델 변환 (ONNX): 훈련된 모델을 산업 표준 중간 표현(Intermediate Representation, IR) 형식인 ONNX(Open Neural Network Exchange)로 변환한다. 이 단계는 특정 프레임워크에 종속되지 않는 모델을 생성하여 Hailo의 컴파일러가 인식할 수 있도록 한다.19

3. 컴파일 (DFC): ’데이터플로우 컴파일러(Dataflow Compiler, DFC)’를 사용하여 ONNX 모델을 Hailo 하드웨어에 최적화된 고유의 바이너리 형식인 HEF(Hailo Executable Format) 파일로 컴파일한다.16 이 과정에서 모델은 INT8 정밀도로 양자화(quantization)되고, Hailo의 데이터플로우 아키텍처에 맞춰 연산 그래프가 재구성되는 등 하드웨어 가속을 극대화하기 위한 심층적인 최적화가 수행된다.19

4. 배포 및 추론 (HailoRT): 생성된 HEF 파일을 타겟 엣지 디바이스로 옮긴 후, ‘HailoRT(Runtime)’ 라이브러리를 통해 Hailo-8L NPU에 로드하여 추론을 실행한다. HailoRT는 직관적인 C++ 및 Python API를 제공하여 개발자가 애플리케이션에 AI 추론 기능을 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다.16 또한, GStreamer와 같은 멀티미디어 프레임워크와의 통합을 위한 플러그인을 제공하여 비디오 파이프라인 구축을 용이하게 한다.16

3.3 개발자 지원 및 기술 문서

Hailo는 개발자들이 자사 생태계에 원활하게 적응하고 생산성을 높일 수 있도록 다양한 지원 도구와 문서를 제공한다.

• Hailo 개발자 존 (Hailo Developer Zone): 개발자는 공식 웹사이트에서 계정을 등록한 후 ’개발자 존’에 접속할 수 있다. 이곳에서 최신 버전의 소프트웨어 스위트, PCIe 드라이버, 상세한 개발자 가이드, API 레퍼런스, 기술 문서 등을 다운로드할 수 있다.15

• Hailo 모델 주 (Hailo Model Zoo): 객체 감지, 세분화, 자세 추정 등 다양한 AI 작업을 위한 사전 훈련된 모델들을 제공한다.8 모든 모델은 즉시 컴파일 및 배포가 가능한 상태로 제공되며, 재훈련을 위한 환경도 포함되어 있다. 특히, 컴파일된 HEF 바이너리가 함께 제공되어 개발자가 별도의 컴파일 과정 없이 신속하게 프로토타이핑하고 Hailo-8L의 성능을 벤치마킹할 수 있도록 돕는다.16

• TAPPAS (Template AI Application PipelineS): 고성능으로 최적화된 AI 애플리케이션 파이프라인 템플릿 모음이다.20 TAPPAS는 다중 스트림 객체 감지, 번호판 인식(LPR), 재식별(Re-ID) 등 복잡한 실제 애플리케이션 시나리오를 위한 예제 코드를 제공하여, 개발자가 밑바닥부터 시작할 필요 없이 이를 기반으로 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 지원한다.15

Hailo가 독자적인 HEF 포맷과 DFC 툴체인에 의존하는 것은 전형적인 공학적 트레이드오프(trade-off)의 결과이다. 모델 컴파일부터 하드웨어 실행까지 전체 스택을 제어함으로써, Hailo는 자사 하드웨어의 성능과 전력 효율성을 극한까지 끌어올릴 수 있다. 이는 Hailo의 핵심 경쟁력이다.8 그러나 이러한 독자적인 방식은 NVIDIA의 CUDA/TensorRT와 같이 보다 개방적인 생태계에 익숙한 개발자들에게는 학습 곡선과 진입 장벽으로 작용할 수 있다. 일부 전문가 리뷰와 커뮤니티 게시물에서는 Hailo 소프트웨어의 학습 곡선과 모델 변환 과정의 어려움이 언급되기도 한다.7 이는 Hailo의 성공이 단지 하드웨어 성능뿐만 아니라, 문서의 품질, DFC의 안정성, 그리고 모델 주의 폭넓은 지원을 통해 개발자들의 진입 장벽을 얼마나 낮출 수 있느냐에 달려 있음을 의미한다. 라즈베리 파이와의 파트너십은 바로 이 문제를 완화하기 위한 전략적 시도로, 미리 구성된 쉬운 시작점을 제공함으로써 개발자들이 Hailo의 독자적인 생태계에 부드럽게 안착하도록 돕는다.12

4. 주요 응용 분야 및 실제 적용 사례

Hailo-8L의 높은 성능과 전력 효율성은 다양한 엣지 AI 애플리케이션에 이상적인 솔루션을 제공한다.

4.1 산업 자동화 및 스마트 팩토리

산업 현장은 실시간 반응성과 높은 신뢰성이 요구되는 대표적인 엣지 AI 적용 분야이다.

• 품질 검사 (Quality Control): 고속으로 움직이는 조립 라인에서 제품의 미세한 결함이나 불량을 실시간으로 탐지하여 생산 수율을 높인다. Hailo-8L은 여러 대의 카메라로부터 입력되는 고해상도 이미지를 지연 없이 처리할 수 있다.23

• 예지 보전 (Predictive Maintenance): 생산 설비에 부착된 센서 데이터를 분석하여 장비의 이상 징후를 조기에 발견하고 고장을 예측한다. 이를 통해 예기치 않은 가동 중단(downtime)을 최소화하고 유지보수 비용을 절감할 수 있다.23

• 자율 이동 로봇 (AMR) 및 로보틱스: 물류 창고나 공장 내에서 자율적으로 이동하며 작업을 수행하는 로봇의 ‘눈’ 역할을 한다. 한 개발자는 로봇 프로젝트에 Hailo-8을 탑재하여 외부 서버 의존성과 네트워크 지연 시간을 완전히 제거하고, 로봇 자체에서 실시간으로 객체를 감지하고 즉각적으로 반응하는 완전한 자율 시스템을 구현하는 데 성공했다.19 이는 Hailo-8L이 배터리로 구동되는 소형 모바일 로봇에 이상적임을 보여준다.22

4.2 스마트 시티 및 보안 감시

도시 인프라와 공공 안전을 위한 지능형 시스템 구축에 Hailo-8L은 핵심적인 역할을 수행한다.

• 지능형 교통 시스템 (Intelligent Transportation Systems, ITS): 교차로의 교통 흐름을 실시간으로 분석하여 신호 체계를 최적화하고, 위반 차량의 번호판을 자동으로 인식(LPR)하며, 주차 공간을 관리하는 등 도시 교통 문제를 해결하는 데 기여한다.2

• 실시간 영상 분석 (Real-Time Video Analytics): 도시 곳곳에 설치된 수많은 CCTV 카메라 스트림을 엣지 단에서 동시에 처리하여 실종자 수색, 이상 행동 감지, 접근 통제 등 공공 안전을 강화한다.2 단일 Hailo-8급 프로세서는 여러 개의 HD 비디오 스트림을 동시에 분석할 수 있는 성능을 갖추고 있다.24

4.3 리테일, 헬스케어 및 개발자 플랫폼

• 스마트 리테일: 무인 매장에서 고객의 동선과 상품 선택을 분석하고, 재고를 자동으로 관리하며, 계산대 없는 결제 시스템을 구현하는 데 사용된다.2

• 의료 영상 분석: CT, MRI와 같은 의료 영상을 엣지 디바이스에서 신속하게 분석하여 의사의 진단을 보조하고 진료 효율성을 높인다. 이는 특히 응급 상황이나 원격 진료 환경에서 중요한 역할을 할 수 있다.22

• 라즈베리 파이 AI 키트: Hailo-8L은 라즈베리 파이 플랫폼을 통해 개발자, 교육자, 취미 활동가들에게 강력하면서도 접근성 높은 AI 개발 도구를 제공한다. 사용자들은 이를 활용하여 컴퓨터 비전, 객체 감지, 스마트 홈 자동화, AI 기반 예술 프로젝트 등 무한한 가능성을 탐색할 수 있다.12

5. 경쟁 환경 분석: Hailo-8L vs. Google Coral vs. NVIDIA Jetson

엣지 AI 가속기 시장에서 Hailo-8L은 Google Coral, NVIDIA Jetson 시리즈와 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 각 플랫폼은 뚜렷한 장단점을 가지고 있어, 프로젝트의 요구사항에 따라 최적의 선택이 달라진다.

5.1 성능 벤치마크 비교

실제 애플리케이션 성능을 가늠할 수 있는 벤치마크 결과는 플랫폼 선택에 있어 가장 중요한 지표 중 하나이다.

• Hailo-8L: 라즈베리 파이 5와 결합된 환경에서 객체 감지 모델인 YOLOv8s를 실행했을 때, 배치 사이즈 8 조건에서 최대 120 FPS(Frames Per Second)라는 인상적인 성능을 기록했다.28 특히 이 테스트에서 RPi5의 인터페이스를 PCIe Gen 2.0에서 Gen 3.0으로 설정했을 때 성능이 약 2배 향상되어, 호스트 시스템의 I/O 대역폭이 NPU 성능에 미치는 영향을 명확히 보여주었다.28

• Google Coral: 동일한 라즈베리 파이 5 테스트 환경에서 YOLOv8s 모델을 실행했을 때, 1-2 FPS라는 매우 낮은 성능을 보였다.28 이는 Coral의 오래된 아키텍처가 최신 모델이나 플랫폼과의 호환성 및 최적화에 심각한 문제를 겪고 있음을 시사한다. Coral은 4 TOPS의 이론적 성능을 가지며, 지원 프레임워크가 TensorFlow Lite로 제한된다는 근본적인 한계를 안고 있다.7

• NVIDIA Jetson: Jetson 시리즈(Nano, Orin 등)는 범용 CUDA 코어를 탑재한 GPU를 기반으로 하여 높은 유연성을 자랑한다. PyTorch, TensorFlow 등 거의 모든 주요 프레임워크를 네이티브로 지원하며, 복잡하고 큰 모델을 실행하는 데 강점이 있다.29 그러나 순수 추론 성능, 특히 전력과 비용이 제한된 환경에서는 전용 NPU인 Hailo-8L에 비해 효율성이 떨어진다. 예를 들어, Jetson Nano는 5-10W, 상위 모델인 Orin 시리즈는 15W 이상의 전력을 소비하여 배터리 기반 장치에는 부담이 될 수 있다.19

5.2 전력 효율성 및 가격 경쟁력

엣지 디바이스에서 성능만큼 중요한 것이 전력 효율성과 비용이다.

• 전력 효율성 (TOPS/W): Hailo-8L은 약 1.5W의 전력으로 13 TOPS를 구현하여 와트당 약 8.7 TOPS의 뛰어난 효율을 보인다. 다른 평가에서는 3-4 TOPS/W로 측정되기도 했는데, 이는 2 TOPS/W에 불과한 Google Coral을 크게 앞서는 수치이다.3 전력 소모가 큰 Jetson 시리즈와 비교하면 그 격차는 더욱 벌어진다.

• 가격 (Price): Hailo-8L을 포함한 라즈베리 파이 AI 키트는 70달러에 불과하다.3 이는 약 60달러 수준인 Google Coral USB 가속기나 129달러부터 시작하는 NVIDIA Jetson Nano 개발자 키트와 비교했을 때, 압도적인 성능 대비 가격 경쟁력을 제공한다.3

5.3 생태계 및 유연성 평가

• Hailo-8L: 특정 워크로드에 고도로 최적화되어 최고의 성능과 효율성을 제공하지만, 이를 위해 독자적인 HEF 포맷으로 모델을 변환하는 추가적인 개발 단계가 필요하다는 단점이 있다.18

• Google Coral: 설정이 매우 간단하지만, TensorFlow Lite 모델로만 사용이 제한되고 소프트웨어 지원이 사실상 중단된 상태로 평가되어 새로운 프로젝트에 채택하기에는 위험 부담이 크다.7

• NVIDIA Jetson: CUDA, TensorRT, JetPack SDK 등 수년에 걸쳐 구축된 성숙하고 방대한 소프트웨어 생태계를 보유하고 있다. 이는 다양한 AI 모델을 신속하게 실험하고 프로토타이핑하는 데 가장 큰 유연성을 제공한다. 그러나 이러한 유연성은 높은 비용과 전력 소비라는 대가를 치러야 한다.29

5.4 종합 비교표

아래 표는 세 가지 주요 엣지 AI 가속기 플랫폼의 핵심 지표를 요약하여 비교한 것이다.

참고: 상기 데이터는 여러 출처 2를 기반으로 종합 정리되었다.

6. 시장 평가 및 전문가 리뷰 종합

6.1 라즈베리 파이 AI 키트를 통한 시장 진입 전략

Hailo-8L에 대한 시장의 초기 평가는 라즈베리 파이 AI 키트 출시와 밀접하게 연관되어 있다. 전문가들은 이 키트를 “엣지 AI의 세계에 입문하는 가장 저렴한 방법 중 하나“라고 극찬하며, 70달러라는 합리적인 가격에 뛰어난 AI 성능과 라즈베리 파이 공식 소프트웨어와의 긴밀한 통합을 제공한다는 점을 높이 평가했다.14

이 키트의 설계는 기존에 이미 검증된 라즈베리 파이 M.2 HAT+ 보드에 Hailo-8L 모듈을 결합하는 실용적인 접근 방식을 채택했다. 이는 완전히 새로운 하드웨어를 설계하는 대신 기존 자산을 재활용함으로써 개발 비용과 시간을 단축하고, 제품을 신속하게 시장에 출시할 수 있게 한 영리한 전략으로 분석된다.5

6.2 전문가 및 개발자 커뮤니티 피드백

실제 사용자들의 피드백은 Hailo-8L의 강점과 도전 과제를 명확하게 보여준다.

• 긍정적 평가: 대부분의 사용자는 Hailo-8L의 AI 가속 효과가 매우 뛰어나며, 특히 낮은 전력 소비 성능에 깊은 인상을 받았다고 평가한다.28 라즈베리 파이 5의 PCIe 인터페이스를 Gen 3.0 모드로 활성화할 경우 성능이 극적으로 향상된다는 점도 여러 테스트를 통해 확인되었다.14 이는 Hailo-8L의 잠재력을 최대한 끌어내기 위한 최적의 설정 가이드를 제공한다.

• 개선 필요 사항: 동시에 몇 가지 개선점도 지적된다. 첫째, Hailo의 독자적인 소프트웨어 스택과 DFC를 사용한 모델 변환 과정에는 분명한 학습 곡선(learning curve)이 존재하며, 처음 접하는 개발자에게는 다소 어려울 수 있다는 피드백이 있다.7 둘째, 라즈베리 파이 5의 CPU가 제공하는 PCIe 인터페이스는 단일 레인(x1)에 불과하여, 2-레인(x2)을 지원하는 Hailo-8L의 전체 대역폭을 활용하지 못하는 기술적 병목 현상이 발생한다는 점이다. 이는 x86 시스템에서 테스트된 공식 벤치마크 결과와 RPi5 환경에서의 성능 차이를 유발하는 주요 원인으로 분석된다.14

이러한 기술적 병목 현상은 표면적으로는 단점처럼 보이지만, 전략적 관점에서는 다른 해석이 가능하다. 라즈베리 파이 5에서 병목 현상에도 불구하고 Hailo-8L이 보여주는 성능 향상은 CPU 단독 처리나 경쟁 솔루션인 Google Coral에 비해 압도적이다.14 이는 라즈베리 파이 사용자 그룹에게는 그 자체로 엄청난 가치를 제공한다. 더 나아가, 이 성능 격차는 자연스러운 상향 판매(upsell) 경로를 만들어낸다. 70달러 키트의 ‘제한된’ 성능에 깊은 인상을 받은 개발자는, 더 많은 PCIe 레인을 갖춘 고성능 호스트 보드에서 이 NPU가 발휘할 수 있는 ‘완전한’ 잠재력에 대해 높은 기대감을 갖게 될 것이다. 이는 기술적 한계를 효과적인 마케팅 및 영업 도구로 전환하여, 엔트리 레벨에서 가치를 입증함과 동시에 고사양 호스트 시스템에서의 우수한 성능을 암시적으로 광고하는 역할을 한다.

6.3 가격 및 구매 채널 분석

• 가격 정책: Hailo-8L 단일 모듈은 일부 유통 채널에서 99달러에 판매되고 있다.10 이를 고려할 때, M.2 HAT+ 보드와 케이블, 방열판 등 모든 부속품을 포함한 라즈베리 파이 AI 키트의 70달러라는 가격은 매우 공격적인 정책이며, 시장 점유율 확대를 위한 전략적 가격임을 알 수 있다.4 상위 모델인 Hailo-8 모듈이 150달러에서 200달러 이상에 판매되는 것과 비교하면, Hailo-8L이 엔트리 레벨 시장을 명확히 타겟하고 있음을 다시 한번 확인할 수 있다.3

• 유통 채널: 주요 유통은 라즈베리 파이의 광범위한 글로벌 공식 리셀러 네트워크를 통해 이루어진다. 이 외에도 Seeed Studio, UP-shop, Waveshare 등 엣지 컴퓨팅 및 개발자 보드를 전문적으로 취급하는 유통사들을 통해서도 구매할 수 있어 전 세계 개발자들의 접근성이 매우 높다.4

7. 결론 및 전략적 제언

7.1 Hailo-8L NPU 종합 평가

Hailo-8L NPU는 엣지 AI 시장, 특히 엔트리 레벨 부문에서 성능, 전력 효율성, 그리고 가격이라는 세 가지 핵심 요소를 성공적으로 조화시킨 강력한 AI 가속기이다. 독자적인 구조 기반 데이터플로우 아키텍처는 경쟁 제품을 압도하는 와트당 성능을 제공하며, 라즈베리 파이와의 전략적 파트너십을 통해 개발자 커뮤니티에 대한 강력한 발판을 마련했다.

통합된 Hailo AI Software Suite는 하드웨어에 대한 깊은 수준의 최적화를 가능하게 하지만, 동시에 독자적인 HEF 포맷으로의 변환 과정은 개발자에게 일정 수준의 학습을 요구하는 양면성을 지닌다. 그럼에도 불구하고, 상위 모델인 Hailo-8과의 소프트웨어 호환성은 초기 프로토타이핑에서 상용 제품으로의 원활한 확장 경로를 제공하며, 이는 Hailo 생태계의 장기적인 가치를 높이는 핵심적인 장점이다.

7.2 기술 도입을 위한 고려사항

Hailo-8L 또는 관련 플랫폼의 도입을 고려하는 조직이나 개발자는 다음 사항을 전략적으로 검토해야 한다.

• 워크로드 특성 분석: 개발하려는 애플리케이션이 주로 고정된 컴퓨터 비전 모델(예: YOLO, ResNet)을 사용하여 대규모로 배포되는 시나리오(예: 스마트 카메라, 산업용 비전 센서)라면, Hailo-8L의 압도적인 추론 효율성과 비용 효율성은 최적의 선택이 될 수 있다.

• 개발 유연성 요구사항: 반면, 프로젝트가 다양한 종류의 AI 모델을 신속하게 실험하거나, LLM(대규모 언어 모델)과 같은 비-비전 워크로드까지 포괄해야 한다면, NVIDIA Jetson 시리즈가 제공하는 방대한 소프트웨어 생태계와 범용성이 더 적합할 수 있다.19 현재 Hailo-8L은 LLM과 같은 대규모 모델 실행에는 최적화되어 있지 않다.33

• 호스트 시스템의 I/O 성능: Hailo-8L의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 충분한 PCIe 대역폭을 제공하는 호스트 시스템을 선택하는 것이 중요하다. 라즈베리 파이 5는 훌륭한 시작점이지만, 더 높은 성능이 필요하다면 다중 레인을 지원하는 x86 또는 고사양 ARM 기반 보드를 고려해야 한다.

7.3 미래 전망 및 시장 기회

엣지 AI 시장은 실시간 처리와 데이터 주권의 중요성이 부각되면서 지속적으로 성장할 것이며, Hailo-8L과 같은 저전력, 고효율 NPU에 대한 수요는 계속해서 증가할 전망이다.1

Hailo는 현재의 성공에 안주하지 않고, 엣지에서의 생성형 AI(Generative AI) 시장을 공략하기 위해 LLM 추론에 특화된 차세대 제품 ’Hailo-10H’를 개발하고 있다.33 이는 Hailo가 컴퓨터 비전을 넘어 엣지 AI의 새로운 패러다임을 주도하려는 명확한 의지를 보여주는 것이다. 이러한 지속적인 기술 혁신은 Hailo 생태계의 장기적인 발전 가능성을 시사하며, Hailo-8L을 시작으로 Hailo 기술을 채택한 개발자와 기업들에게 밝은 미래를 약속한다. 결론적으로, Hailo-8L은 현재 엣지 AI 시장에서 가장 주목할 만한 기술적 성과 중 하나이며, AI 기술의 민주화를 가속화하는 중요한 기폭제가 될 것이다.

8. 참고 자료

1. Intel and Hailo Bring Innovative AI to the Edge, https://builders.intel.com/docs/networkbuilders/intel-and-hailo-bring-innovative-ai-to-the-edge-1734424884.pdf
2. Affordable AI Acceleration Hailo-8L Release for Tech Markets, https://hailo.ai/company-overview/newsroom/news/hailo-ai-hailo-8l-entry-level-ai-accelerator-announcement/
3. Testing Raspberry Pi’s AI Kit - 13 TOPS for $70 | Jeff Geerling, https://www.jeffgeerling.com/blog/2024/testing-raspberry-pis-ai-kit-13-tops-70
4. Raspberry Pi AI Kit available now at $70, https://www.raspberrypi.com/news/raspberry-pi-ai-kit-available-now-at-70/
5. Raspberry Pi unveils Hailo-powered AI Kit to make the model 5 smarter - The Register, https://www.theregister.com/2024/06/04/raspberry_pi_ai_kit/
6. Hailo-8 Century High Performance PCIe Card, https://hailo.ai/products/ai-accelerators/hailo-8-century-high-performance-pcie-card/
7. Hailo8l vs Coral, which edge device do I choose : r/computervision - Reddit, https://www.reddit.com/r/computervision/comments/1j7r8yp/hailo8l_vs_coral_which_edge_device_do_i_choose/
8. AI Processor Hailo-8 For Edge Devices | Up to 26 Tops Hardware, https://hailo.ai/products/ai-accelerators/hailo-8-ai-accelerator/
9. Hailo-8L Entry-Level M.2 AI Acceleration Modules, https://gzhls.at/blob/ldb/b/1/8/e/9751a8d5a8c033ece40c18ebc1bdbe6de1c7.pdf
10. Hailo-8™ M.2 2280 B+M key - UP Shop, https://up-shop.org/default/hailo-m2-key.html
11. Hailo-8L Entry-Level AI Accelerator Solutions - Hailo, https://hailo.ai/products/ai-accelerators/hailo-8l-ai-accelerator-for-ai-light-applications/
12. AI Kit - Raspberry Pi Documentation, https://www.raspberrypi.com/documentation/accessories/ai-kit.html
13. Hailo-8 M.2 AI Acceleration Module - NET, https://premio.blob.core.windows.net/premio/uploads/resource/data-sheet/Hailo-8/Hailo-8%20M.2%20Key%20B_M%20Datasheet%20Rev1.1.pdf
14. Raspberry Pi AI Kit review - magazin Mehatronika, https://magazinmehatronika.com/en/raspberry-pi-ai-kit-review/
15. First Steps with Hailo-8 on x86 - RidgeRun.ai, https://www.ridgerun.ai/post/hailo-8-x86-first-steps
16. Software Suite for AI Applications & Deep Learning | Hailo AI, https://hailo.ai/products/hailo-software/hailo-ai-software-suite/
17. Hailo AI Software Suite Installation - RidgeRun Developer Wiki, https://developer.ridgerun.com/wiki/index.php/Hailo/Hailo-8/AI_Software_and_Tools/Hailo_AI_Software_Suite_Installation
18. How to get a machine learning application to utilise a Hailo accelerator? - General, https://community.hailo.ai/t/how-to-get-a-machine-learning-application-to-utilise-a-hailo-accelerator/1767
19. It Saw, It Thought, It Picked: How Hailo-8 Made My Robot Truly Independent - Medium, https://medium.com/@p.manudeep/it-saw-it-thought-it-picked-how-hailo-8-made-my-robot-truly-independent-486c2015ea5a
20. Hailo - GitHub, https://github.com/hailo-ai
21. Hailo-8 AI Accelerator Integration | OnLogic Support Documentation, https://support.onlogic.com/product-documentation/components-and-expansion/hailo-8-ai-accelerator-integration
22. Advantech Unveils Hailo-8 Powered AI Acceleration Modules for High-Efficiency Vision AI Applications, https://www.advantech.com/en-us/resources/news/advantech-unveils-hailo-8-powered-ai-acceleration-modules-for-high-efficiency-vision-ai-applications
23. Hailo-8 for Edge AI - Winmate, https://www.winmate.com/en/Support/Technology_Hailo-8
24. Top 10 Edge AI Hardware for 2025 - Jaycon | Product Design, PCB & Injection Molding, https://www.jaycon.com/top-10-edge-ai-hardware-for-2025/
25. Advantech Unveils Hailo-8 Powered AI Acceleration Modules for High-Efficiency Vision AI Applications | TechPowerUp, https://www.techpowerup.com/329778/advantech-unveils-hailo-8-powered-ai-acceleration-modules-for-high-efficiency-vision-ai-applications
26. AI Bundle (Hailo 8L) for Raspberry Pi 5 [Discontinued] - The Pi Hut, https://thepihut.com/products/ai-bundle-hailo-8l-for-raspberry-pi-5
27. Raspberry Pi AI Kit(Hailo-8L) vs Coral USB Accelerator vs Coral M.2 Accelerator with Dual Edge TPU - Latest News from Seeed Studio, https://www.seeedstudio.com/blog/2024/07/16/raspberry-pi-ai-kit-vs-coral-usb-accelerator-vs-coral-m-2-accelerator-with-dual-edge-tpu/
28. Benchmark on RPi5 & CM4 running yolov8s with Hailo 8L …, https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=373867
29. Jetson vs Coral Edge TPU: Choosing the Right Hardware for Edge …, https://rasimmax.com/blog/jetson-vs-coral-edge-tpu
30. The performance on the Raspberry Pi 5 with the HAILO-8 chip seems not good as he official results, https://community.hailo.ai/t/the-performance-on-the-raspberry-pi-5-with-the-hailo-8-chip-seems-not-good-as-he-official-results/17473
31. Hailo-8 M.2 AI Accelerator Module, Based On The 26TOPS Hailo-8 AI Processor, Optional For PCIe To M.2 Adapter Board, Suitable For Raspberry Pi 5 - Waveshare, https://www.waveshare.com/hailo-8.htm
32. Raspberry Pi AI Kit Hailo 8L AI Accelerator for Raspberry Pi 5 Board SC1438 | eBay, https://www.ebay.com/itm/186629024607
33. Inquiry: Updates on LLM Deployment and Whisper Integration on Hailo’s NPU - General, https://community.hailo.ai/t/inquiry-updates-on-llm-deployment-and-whisper-integration-on-hailos-npu/6747
34. Edge AI Accelerator Market Size | Industry Report, 2030 - Grand View Research, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/edge-ai-accelerators-market-report
35. AI News from Hailo: AI Industry Insights, https://hailo.ai/company-overview/newsroom/news/