معايير Ultralytics
كيف يعمل YOLO26 أينما شغّلته — معدل نقل التدريب المقاس وزمن استجابة الاستدلال على وحدات GPU في منصة Ultralytics، إضافةً إلى سرعات CPU وGPU وNPU الفعلية على الأجهزة مباشرةً في الهواتف الرائدة، مع الذاكرة والطاقة والدقة وكفاءة التكلفة.
معدل نقل التدريب على GPU
تم تدريب نموذج كشف YOLO26 على COCO بدقة 640 بكسل باستخدام التجميع التلقائي عبر كل وحدة NVIDIA GPU على المنصة. قارن بين الأجهزة أو أحجام النماذج، وبدّل مقياس المخطط، أو صفِّ النتائج حسب الجيل؛ فالجدول قابل للفرز بالكامل.
منهجية التدريب
نستخدم معدل نقل التدريب — أي عدد الصور التي تُعالَج في الثانية أثناء التدريب — معيارًا للقياس؛ إذ يرتبط مباشرةً بالوقت اللازم للوصول إلى الحل. تُقاس كل نتيجة على وحدات GPU في منصة Ultralytics — وهي عتاد NVIDIA نفسه الذي تستأجره للتدريب السحابي بنقرة واحدة، بدءًا من بطاقات محطات العمل الأساسية وصولًا إلى وحدات GPU الرائدة في مراكز البيانات. ندرّب YOLO26 بأحجامه الخمسة جميعًا (n/s/m/l/x) لتتمكن من مواءمة النموذج مع ميزانية العتاد لديك.
الإعدادات. دورتان تدريبيتان على 25% من COCO بدقة 640 بكسل، ودقة مختلطة باستخدام AMP، ووحدة GPU واحدة، مع استخدام التجميع التلقائي (batch=-1) لاختيار أكبر حجم دفعة يلائم الذاكرة. نُبلغ عن الدورة التدريبية الثانية في حالة الاستقرار، مع استبعاد الإحماء في الدورة الأولى (تخزين مجموعة البيانات مؤقتًا والتقاط رسم CUDA) ومرحلة التحقق في نهاية التشغيل. يُسجَّل حجم الدفعة الفعلي، وذروة VRAM (بما في ذلك سياق CUDA)، وذروة طاقة اللوحة مباشرةً من كل وحدة GPU.
كفاءة التكلفة. عدد الصور لكل دولار = معدل النقل × 3600 ÷ السعر بالساعة، باستخدام أسعار الطلب عند الحاجة في منصة Ultralytics — وغالبًا ما يعيد ذلك ترتيب التصنيف بصورة كبيرة، إذ تتفوق البطاقات ذات القيمة العالية على وحدات GPU الرائدة من حيث العائد لكل دولار. راجع أيضًا مستندات وضعي التدريب والمعايرة.
Train on the Best GPUs for Less
26 NVIDIA GPUs starting at $0.24/hr — from Ampere to Blackwell. No markup, no minimums, no commitment.
Ready to build your next vision AI project?
Built on Ultralytics open source. Start training models in minutes.