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# 다른 장치 사용

추론은 x64 및 ARM 프로세서에서 테스트되었고 지원되며, 선택적으로 NVIDIA/CUDA GPU를 사용할 수 있습니다. 다른 장치에서 실행하는 것도 가능할 수 있지만 공식적으로 테스트되거나 지원되지는 않습니다.

## 기타 GPU

NVIDIA 및 Apple이 아닌 GPU의 하드웨어 가속은 현재 지원되지 않지만, ONNX Runtime에는 [추가 실행 공급자가 있습니다](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/) AMD/ROCm, Arm NN, Rockchip 등용입니다.

이러한 런타임 중 하나를 설치하면 다음을 사용해 이를 활성화할 수 있습니다 `ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS` 환경 변수입니다. 예를 들면:

```bash
export ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS="[ROCMExecutionProvider,OpenVINOExecutionProvider,CPUExecutionProvider]"
```

이는 테스트되지 않았으며 성능 향상이 보장되지 않습니다. CUDA가 아닌 GPU의 가속은 Docker 내부에서 작동할 가능성이 낮습니다. 다음을 참조하세요. [Mac 설치 가이드](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/mac.md) 컨테이너 밖에서 서버를 실행하는 방법의 예시를 보려면.

## 기타 엣지 디바이스

Roboflow에는 다음을 포함한 다른 배포 대상에서 객체 탐지를 기본적으로 실행하기 위한 SDK가 있습니다 [웹 브라우저의 TensorFlow.js](/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser.md), [iOS의 네이티브 Swift](/deployment/ko/self-hosted/sdks/ios-sdk.md) CoreML을 통해, 그리고 [Snap Lens Studio](/deployment/ko/self-hosted/sdks/lens-studio.md). [SDK 개요](/deployment/ko/self-hosted/sdks.md) 전체 목록은

다른 장치에서 Workflows 및 기타 유형의 모델을 실행하는 등의 추가 기능을 사용하려면 HTTP를 통해 Inference Server에 연결하세요 [Inference SDK를 사용하여](https://docs.roboflow.com/reference/inference/inference-sdk).