Ultralytics YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super: سريع وفعال

إن NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit، الذي تم إطلاقه في 17 ديسمبر 2024، عبارة عن كمبيوتر فائق صغير الحجم ولكنه قوي للذكاء الاصطناعي التوليدي مصمم لجلب قدرات متقدمة إلى الحوسبة الطرفية. فهو يسهل المعالجة في الوقت الفعلي ويزيل الحاجة إلى الحوسبة السحابية. يتيح NVIDIA Jetson Orin Nano Super للمطورين بناء أنظمة ذكية ميسورة التكلفة تعمل بكفاءة في البيئات المحلية.

عندما يقترن نماذج Ultralytics YOLO مثل Ultralytics YOLO11، يمكن لـ Jetson Orin Nano Super التعامل مع مجموعة واسعة من تطبيقات Vision AI على الحافة. على وجه الخصوص، YOLO11 هو نموذج رؤية كمبيوتر معروف بسرعته ودقته في مهام مثل اكتشاف الكائنات وتتبع الكائنات وتقسيم المثيلات. 

إن الجمع بين قدرات YOLO11 ووحدة معالجة الرسوميات (GPU) القوية الخاصة بالمجموعة ودعم الأطر مثل PyTorch و ONNX و NVIDIA TensorRT يتيح عمليات نشر عالية الأداء. يوفر هذا المزيج للمطورين حلاً فعالاً لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من اكتشاف الكائنات في الروبوتات ووصولًا إلى تتبع الكائنات في الوقت الفعلي في المساحات الذكية وأنظمة البيع بالتجزئة.

في هذه المقالة، سنلقي نظرة على NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit، وكيف يعمل مع Ultralytics YOLO11 من أجل الذكاء الاصطناعي المتطرف (Edge AI)، ومعايير الأداء الخاصة به، والتطبيقات الواقعية، وكيف يمكن أن يساعد المطورين في بناء مشاريع Vision AI. هيا بنا نبدأ!

ما هي مجموعة NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit؟

تعد NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit جهاز كمبيوتر صغير الحجم ولكنه قوي يعيد تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي للأجهزة الطرفية الصغيرة. يوفر ما يصل إلى 67 TOPS (تريليون عملية في الثانية) من أداء الذكاء الاصطناعي، مما يجعله مثاليًا للمطورين والطلاب والهواة الذين يعملون في مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

‍

فيما يلي بعض ميزاته الرئيسية:

• أداء وحدة معالجة الرسوميات (GPU): تم تصميم الجهاز على وحدة معالجة الرسوميات (GPU) NVIDIA Ampere architecture، والتي تتضمن 1,024 نواة CUDA و 32 نواة Tensor. تعالج نوى CUDA العديد من المهام في وقت واحد، مما يسرع العمليات الحسابية المعقدة، بينما نوى Tensor متخصصة في مهام الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق.
  ‍
• وحدة معالجة مركزية قوية: يتميز بمعالج Arm Cortex-A78AE سداسي النواة، مصمم لتحقيق التوازن بين السرعة والكفاءة. يمكن للجهاز التعامل مع مهام متعددة بسلاسة مع الحفاظ على استهلاك الطاقة منخفضًا. وهذا مهم للأنظمة التي تعمل محليًا دون الوصول إلى مصادر طاقة كبيرة.
  ‍
• ذاكرة فعالة: تأتي المجموعة بذاكرة LPDDR5 (معدل بيانات مزدوج للطاقة المنخفضة 5) بسعة 8 جيجابايت. LPDDR5 هو نوع من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) مُحسَّن للسرعة وكفاءة الطاقة، مما يسمح للجهاز بمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمعالجة في الوقت الفعلي دون استهلاك طاقة مفرطة.
  ‍
• خيارات الاتصال: يتضمن منافذ USB 3.2 لنقل البيانات بسرعة، ومنفذ Gigabit Ethernet لاتصالات شبكة قوية، وواجهات كاميرا لدمج المستشعرات أو الكاميرات. 
  ‍
• أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي: يعمل Jetson Orin Nano Super مع NVIDIA JetPack SDK، الذي يوفر أدوات مثل CUDA للحوسبة الأسرع و TensorRT لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. تسهل هذه الأدوات على المطورين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها بسرعة وكفاءة.

معايير الأداء: Jetson Orin Nano Super مقابل Orin NX 16GB

إذا كنت على دراية بعمل NVIDIA، فقد تتساءل عن كيفية مقارنة هذا الإصدار الجديد مع NVIDIA Jetson Orin NX 16GB الحالي (بدون الوضع الفائق). في حين أن Jetson Orin NX يوفر قدرات إجمالية أعلى، فإن Jetson Orin Nano Super Developer Kit يوفر أداءً مذهلاً بجزء بسيط من التكلفة.

‍

إليك نظرة عامة سريعة:

• أداء الذكاء الاصطناعي: يوفر Jetson Orin Nano Super ما يصل إلى 67 TOPS، وهو أمر رائع لمعظم مهام الذكاء الاصطناعي المتطورة، بينما يوفر Jetson Orin NX ما يصل إلى 100 TOPS للتطبيقات الأكثر تطلبًا.
  ‍
• الذاكرة: يشتمل Jetson Orin Nano Super على 8 جيجابايت LPDDR5، وهو ما يكفي للمهام في الوقت الفعلي، بينما يضاعف Orin NX ذلك إلى 16 جيجابايت لأحمال العمل الأكبر.
  ‍
• كفاءة الطاقة: يتميز Jetson Orin Nano Super بكفاءة أعلى في استهلاك الطاقة، وقابل للتكوين بين 7 واط و 25 واط، مقارنة بمتطلبات الطاقة الأعلى لـ Jetson Orin NX.
  ‍
• وحدة معالجة الرسوميات (GPU): يشترك كلاهما في معمارية NVIDIA Ampere مع 1,024 نواة CUDA و 32 نواة Tensor لأداء قوي لوحدة معالجة الرسوميات (GPU).

YOLO11 مع Jetson Orin Nano Super: جلب رؤية الذكاء الاصطناعي إلى الحافة

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لـ Jetson Orin Nano Super، دعنا نلقي نظرة على كيف يمكن لـ YOLO11 أن يتدخل لتقديم قدرات Vision AI إلى الحافة. تأتي نماذج Ultralytics YOLO، بما في ذلك YOLO11، مع أوضاع متعددة الاستخدامات مثل التدريب والتوقع والتصدير، مما يجعلها قابلة للتكيف مع مجموعة متنوعة من مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي. 

على سبيل المثال، في وضع التدريب، يمكن ضبط نماذج Ultralytics YOLO وتدريبها على مجموعات بيانات مخصصة لتطبيقات محددة، مثل اكتشاف كائنات فريدة أو التحسين لبيئات معينة. وبالمثل، تم تصميم وضع التنبؤ للاستدلال، مما يتيح مهام الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي. أخيرًا، يمكن استخدام وضع التصدير لتحويل النماذج إلى تنسيقات محسّنة للنشر.

‍

يدعم YOLO11 في وضع التصدير مجموعة من خيارات نشر النماذج، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:

• NVIDIA TensorRT: تم تحسين هذا التنسيق لوحدات معالجة الرسومات NVIDIA، مما يوفر أداءً عاليًا واستدلالًا بزمن انتقال منخفض على Jetson Orin Nano Super.
  ‍
• ONNX (تبادل الشبكات العصبية المفتوحة): يضمن التوافق عبر مختلف المنصات، مما يجعله متعدد الاستخدامات لمختلف النظم البيئية للأجهزة والبرامج.
  ‍
• TorchScript: هذا التنسيق مثالي للتطبيقات المستندة إلى PyTorch، مما يساعد في التكامل السلس في مهام سير عمل PyTorch.
  ‍
• TFLite (TensorFlow Lite): تنسيق مصمم لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي خفيفة الوزن، مما يجعله مثاليًا للأنظمة المحمولة والمدمجة.

باستخدام تنسيقات النشر هذه، يمكن للمطورين الاستفادة الكاملة من أجهزة Jetson Orin Nano Super لتشغيل YOLO11 للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل المساحات الذكية والروبوتات وأتمتة البيع بالتجزئة. 

قياس أداء YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super

بعد ذلك، للحصول على فكرة أفضل عن مدى سرعة تشغيل YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super، دعنا نستكشف أدائه ومعاييره الرائعة باستخدام تنسيقات التصدير المُسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) مثل PyTorch و ONNX و TensorRT. تكشف هذه الاختبارات أن Jetson Orin Nano Super يحقق أوقات استدلال مع نماذج YOLO11 قابلة للمقارنة مع - وتتجاوز أحيانًا - Jetson Orin NX 16GB الحالي (بدون الوضع الفائق).

‍

الأمر الأكثر روعة هو القدرة على تحمل تكلفة Jetson Orin Nano Super. من خلال تقديم هذا الأداء بأقل من نصف سعر Jetson Orin NX 16GB، فإنه يوفر قيمة استثنائية للمطورين الذين يبنون تطبيقات YOLO11 عالية الأداء. هذا المزيج من التكلفة والأداء يجعل Jetson Orin Nano Super خيارًا ممتازًا لمهام رؤية الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي على الحافة.

‍

انطلق عمليًا مع YOLO11 و NVIDIA Jetson Orin Nano Super

إذا كنت متحمسًا للبدء في نشر YOLO11 على Jetson Orin Nano Super، فهناك أخبار جيدة - إنها عملية مباشرة. بعد تثبيت NVIDIA JetPack SDK على جهازك، يمكنك إما استخدام صورة Docker مُنشأة مسبقًا للإعداد السريع أو تثبيت الحزم الضرورية يدويًا. 

بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن تكامل أسرع وأكثر سلاسة، فإن حاوية JetPack 6 Docker المحدثة هي الحل الأمثل. حاوية Docker هي بيئة محمولة وخفيفة الوزن تتضمن جميع الأدوات والتبعيات الضرورية لتشغيل برامج معينة. 

تأتي حاوية Ultralytics، المحسّنة لـ JetPack 6.1، محمّلة مسبقًا بـ CUDA 12.6 و TensorRT 10.3 والأدوات الأساسية مثل PyTorch و TorchVision، وكلها مصممة خصيصًا لبنية ARM64 الخاصة بـ Jetson. باستخدام هذه الحاوية، يمكن للمطورين توفير الوقت في الإعداد والتركيز على بناء وتحسين تطبيقات رؤية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم باستخدام YOLO11.

تطبيقات YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super

بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن الإلهام لمشروع الذكاء الاصطناعي التالي، هناك إمكانات لتطبيقات رؤية الكمبيوتر المستندة إلى الحافة من حولنا. 

في الحياة اليومية، يعيد الذكاء الاصطناعي الطرفي تعريف المساحات الذكية من خلال تمكين الأنظمة من اكتشاف وتتبع الكائنات في الوقت الفعلي، كل ذلك دون الاعتماد على المعالجة السحابية. سواء كان الأمر يتعلق بمراقبة حركة المرور في مدينة صاخبة أو تحديد النشاط غير العادي في الأماكن العامة، فإن الذكاء الاصطناعي البصري الطرفي يعزز الأمن والكفاءة.

يستفيد تجار التجزئة أيضًا من الذكاء الاصطناعي المتطور والرؤية الحاسوبية. بدءًا من الفحص الآلي للمخزون وحتى منع السرقة، تتيح نماذج مثل YOLO11 للشركات نشر حلول في الوقت الفعلي مباشرةً في المتاجر. 

وبالمثل، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، تضمن المراقبة المستندة إلى الحافة سلامة المرضى وتكتشف الحالات الشاذة وتحافظ على الامتثال - كل ذلك دون تأخيرات ناتجة عن الاعتماد على السحابة. باستخدام أدوات مثل Jetson Orin Nano Super و YOLO11، يتكشف مستقبل الرؤية الاصطناعية مباشرة على الحافة، حيث تشتد الحاجة إليه.

النقاط الرئيسية

يوفر نشر نماذج Ultralytics YOLO مثل YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit حلاً موثوقًا وفعالًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة. بفضل أداء وحدة معالجة الرسومات القوي، والدعم السلس لـ PyTorch و ONNX و TensorRT، والمعايير المثيرة للإعجاب، فإنه مناسب تمامًا لمهام الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي مثل الكشف عن الكائنات وتتبعها. 

تعمل الابتكارات والتعاونات في التقنيات المتطورة مثل رؤية الذكاء الاصطناعي وتسريع الأجهزة على تغيير طريقة عملنا، وتمكين المطورين من بناء حلول قابلة للتطوير وعالية الأداء على الحافة. مع تقدم الذكاء الاصطناعي، تعمل أدوات مثل YOLO11 و Jetson Orin Nano Super على تسهيل إضفاء الحيوية على الحلول الذكية في الوقت الفعلي.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف مساهماتنا والتفاعل مع مجتمعنا. تعرف على كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي لإحداث تأثير في صناعات مثل الزراعة والرعاية الصحية.