Ultralytics YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super: سريع وفعال

يعد NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit، الذي تم إطلاقه في 17 ديسمبر 2024، حاسوباً فائقاً صغيراً ولكنه قوي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومصمماً لجلب قدرات متقدمة إلى الحوسبة الطرفية. وهو يسهل المعالجة في الوقت الفعلي ويلغي الحاجة إلى الحوسبة السحابية. يتيح NVIDIA Jetson Orin Nano Super للمطورين بناء أنظمة ذكية ميسورة التكلفة تعمل بكفاءة في البيئات المحلية.

عند إقرانه بـ نماذج Ultralytics YOLO مثل Ultralytics YOLO11، يمكن لـ Jetson Orin Nano Super التعامل مع مجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي البصري على الحافة. على وجه الخصوص، YOLO11 هو نموذج رؤية حاسوبية معروف بسرعته ودقته في مهام مثل اكتشاف الكائنات، وتتبع الكائنات، وتجزئة المثيل.

يؤدي دمج قدرات YOLO11 مع وحدة GPU (وحدة معالجة الرسوميات) القوية في المجموعة ودعم أطر العمل مثل PyTorch و ONNX و NVIDIA TensorRT إلى تمكين عمليات نشر عالية الأداء. يوفر هذا المزيج للمطورين حلاً فعالاً لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدءاً من اكتشاف الكائنات في الروبوتات وصولاً 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، وكيفية عمله مع Ultralytics YOLO11 من أجل الذكاء الاصطناعي الطرفي، ومعايير أدائه، وتطبيقاته في العالم الحقيقي، وكيف يمكن أن يساعد المطورين في بناء مشاريع الذكاء الاصطناعي البصري. لنبدأ!

Link to this sectionما هو NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit؟#

إن NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit عبارة عن حاسوب صغير ولكنه قوي يعيد تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي لأجهزة الحافة الصغيرة. إنه يوفر أداء ذكاء اصطناعي يصل إلى 67 TOPS (تريليون عملية في الثانية)، مما يجعله مثالياً للمطورين والطلاب والهواة الذين يعملون على مشاريع الذكاء الاصطناعي المتقدمة.

إليك بعض ميزاته الرئيسية:

• أداء GPU: تم بناء الجهاز على بنية NVIDIA Ampere architecture GPU، والتي تتضمن 1,024 CUDA cores و 32 Tensor Cores. تقوم CUDA cores بمعالجة العديد من المهام في وقت واحد، مما يسرع العمليات الحسابية المعقدة، بينما تتخصص Tensor Cores في مهام الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق.
• CPU قوي: يتميز بمعالج 6-core Arm Cortex-A78AE، مصمم لتحقيق التوازن بين السرعة والكفاءة. يمكن للجهاز التعامل مع مهام متعددة بسلاسة مع الحفاظ على استهلاك منخفض للطاقة. هذا مهم للأنظمة التي تعمل محلياً دون الوصول إلى مصادر طاقة كبيرة.
• ذاكرة فعالة: تأتي المجموعة مع 8GB من ذاكرة LPDDR5 (Low Power Double Data Rate 5). LPDDR5 هو نوع من RAM (ذاكرة الوصول العشوائي) مُحسّن للسرعة وكفاءة الطاقة، مما يسمح للجهاز بالتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومعالجة في الوقت الفعلي دون استهلاك طاقة زائدة.
• 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، والذي يوفر أدوات مثل CUDA لحوسبة أسرع و TensorRT لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. تسهل هذه الأدوات على المطورين بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة وكفاءة.

Link to this sectionمعايير الأداء: Jetson Orin Nano Super مقابل Orin NX 16GB#

إذا كنت على دراية بعمل NVIDIA، فقد تتساءل عن كيفية مقارنة هذا الإصدار الجديد بـ NVIDIA Jetson Orin NX 16GB الحالي (بدون وضع super). بينما يوفر Jetson Orin NX قدرات إجمالية أعلى، يوفر Jetson Orin Nano Super Developer Kit أداءً مذهلاً بجزء بسيط من التكلفة.

Fig 2. نظرة على نظام NVIDIA Jetson Orin البيئي.

إليك نظرة عامة سريعة:

• أداء الذكاء الاصطناعي: يوفر Jetson Orin Nano Super ما يصل إلى 67 TOPS، وهو أمر رائع لمعظم مهام الذكاء الاصطناعي الطرفي، بينما يوفر Jetson Orin NX ما يصل إلى 100 TOPS للتطبيقات الأكثر تطلباً.
• الذاكرة: يتضمن Jetson Orin Nano Super ذاكرة 8GB LPDDR5، كافية لمهام الوقت الفعلي، بينما يضاعفها Orin NX إلى 16GB لأحمال عمل أكبر.
• كفاءة الطاقة: يعد Jetson Orin Nano Super أكثر كفاءة في استخدام الطاقة، وقابلاً للتهيئة بين 7 وات و 25 وات، مقارنة بمتطلبات الطاقة الأعلى لـ Jetson Orin NX.
• GPU: يتشارك كلاهما في بنية NVIDIA Ampere مع 1,024 CUDA cores و 32 Tensor Cores لأداء GPU قوي.

Link to this sectionYOLO11 مع Jetson Orin Nano Super: جلب الذكاء الاصطناعي البصري إلى الحافة#

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لـ Jetson Orin Nano Super، دعونا نلقي نظرة على كيفية تدخل YOLO11 لجلب قدرات الذكاء الاصطناعي البصري إلى الحافة. تأتي نماذج Ultralytics YOLO، بما في ذلك YOLO11، مع أوضاع متعددة الاستخدامات مثل التدريب، والتنبؤ، والتصدير، مما يجعلها قابلة للتكيف مع مجموعة متنوعة من 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. أخيراً، يمكن استخدام وضع التصدير لتحويل النماذج إلى تنسيقات مُحسّنة للنشر.

Fig 3. تدعم نماذج Ultralytics YOLO ميزات وأوضاعاً متنوعة.

يدعم YOLO11 في وضع التصدير مجموعة من خيارات نشر النماذج، بما في ذلك من بين أمور أخرى:

• NVIDIA TensorRT: تم تحسين هذا التنسيق لوحدات GPU من NVIDIA، مما يوفر أداءً عالياً واستدلالاً منخفض الكمون على Jetson Orin Nano Super.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): يضمن التوافق عبر منصات مختلفة، مما يجعله متعدد الاستخدامات لأنظمة الأجهزة والبرامج المختلفة.
• TorchScript: هذا التنسيق مثالي للتطبيقات القائمة على PyTorch، ويساعد في التكامل السلس مع سير عمل PyTorch.
• TFLite (TensorFlow Lite): تنسيق مصمم لنشر الذكاء الاصطناعي خفيف الوزن، مما يجعله مثالياً للهواتف المحمولة والأنظمة المضمنة.

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

Link to this sectionقياس 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، دعونا نستكشف أداءه المثير للإعجاب والمعايير التي يستخدمها باستخدام تنسيقات التصدير المسرّعة بواسطة GPU مثل PyTorch و ONNX و TensorRT. تكشف هذه الاختبارات أن Jetson Orin Nano Super يحقق أوقات استدلال مع نماذج YOLO11 قابلة للمقارنة - وفي بعض الأحيان تتفوق - مع Jetson Orin NX 16GB الحالي (بدون وضع super).

Fig 4. قياس أداء YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super.

ما يجعل هذا الأمر أكثر روعة هو القدرة على تحمل تكاليف Jetson Orin Nano Super. من خلال تقديم مثل 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 خياراً ممتازاً لمهام الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي على الحافة.

Fig 5. قياس أداء YOLO11 على Jetson Orin NX 16GB.

Link to this sectionاحصل على خبرة عملية مع YOLO11 و NVIDIA Jetson Orin Nano Super#

إذا كنت متحمساً لـ البدء في نشر YOLO11 على Jetson Orin Nano Super، فهناك أخبار سارة - إنها عملية مباشرة. بعد وميض جهازك باستخدام NVIDIA JetPack SDK، يمكنك إما استخدام صورة Docker مسبقة البناء للإعداد السريع أو تثبيت الحزم اللازمة يدوياً.

بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن تكامل أسرع وأكثر سلاسة، فإن حاوية JetPack 6 Docker المحدثة هي الحل المثالي. حاوية Docker عبارة عن بيئة خفيفة الوزن ومحمولة تتضمن جميع الأدوات والتبعيات اللازمة لتشغيل برامج معينة.

تأتي حاوية Ultralytics، المُحسّنة لـ JetPack 6.1، محملة مسبقاً بـ CUDA 12.6 و TensorRT 10.3 وأدوات أساسية مثل PyTorch و TorchVision، وكلها مصممة خصيصاً لبنية ARM64 الخاصة بـ Jetson. باستخدام هذه الحاوية، يمكن للمطورين توفير الوقت في الإعداد والتركيز على بناء وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي البصري الخاصة بهم باستخدام YOLO11.

Link to this sectionتطبيقات YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super#

بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن الإلهام لمشروع الذكاء الاصطناعي القادم، هناك إمكانات لتطبيقات الرؤية الحاسوبية القائمة على 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 مزدحمة أو تحديد نشاط غير عادي في الأماكن العامة، فإن الذكاء الاصطناعي البصري الطرفي يعزز الأمن والكفاءة.

يستفيد تجار التجزئة أيضاً من الذكاء الاصطناعي الطرفي والرؤية الحاسوبية. من فحص المخزون الآلي إلى منع السرقة، تجعل نماذج مثل YOLO11 من الممكن للشركات نشر حلول في الوقت الفعلي مباشرة في المتاجر.

وبالمثل، عندما يتعلق الأمر بـ الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، تضمن المراقبة القائمة على الحافة سلامة المرضى، وتكتشف الشذوذ، وتحافظ على الامتثال - كل ذلك دون تأخير ناتج عن الاعتماد على السحابة. مع أدوات مثل Jetson Orin Nano Super و YOLO11، يتكشف مستقبل الذكاء الاصطناعي البصري مباشرة عند الحافة، حيث تشتد الحاجة إليه.

Link to this sectionأبرز النقاط#

يوفر نشر نماذج Ultralytics YOLO مثل YOLO11 على NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit حلاً موثوقاً وفعالاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطرفي. بفضل أداء GPU القوي، والدعم السلس لـ PyTorch و ONNX و TensorRT، والمعايير المثيرة للإعجاب، فهو مناسب تماماً لمهام الرؤية الحاسوبية في الوقت الفعلي مثل اكتشاف الكائنات وتتبعها.

تعمل الابتكارات والتعاون في التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي البصري وتسريع الأجهزة على تغيير طريقة عملنا، وتمكين المطورين من بناء حلول قابلة للتطوير وعالية الأداء عند الحافة. مع تقدم الذكاء الاصطناعي، تجعل أدوات مثل YOLO11 و Jetson Orin Nano Super من السهل أكثر من أي وقت مضى إحياء حلول ذكية في الوقت الفعلي.

هل تشعر بالفضول تجاه الذكاء الاصطناعي؟ قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لاستكشاف مساهماتنا والتفاعل مع مجتمعنا. تعرف على كيفية استخدامنا للذكاء الاصطناعي لإحداث تأثير في صناعات مثل الزراعة والرعاية الصحية.