Offenes Computing, offene Bildverarbeitung: AMD bei Ultralytics YOLO Vision 2026

Als Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) am 13. September seine Türen öffnete, gab Gründer und CEO Glenn Jocher mit einer einfachen Idee den Ton an: Vision AI schafft den größten Mehrwert, wenn sie offen und zugänglich ist und von den Menschen gestaltet wird, die sie tatsächlich vor Ort einsetzen.

Der Titelsponsor von YV26, AMD, war bereit, diese Idee in die Praxis umzusetzen und bot eines der praxisorientiertesten Programme des Tages: einen Vortrag auf der Hauptbühne, spezielle technische Workshops und Vorführungen im Ausstellungsbereich.

Hauptbühne: Ultralytics YOLO trifft auf ROCm#

Höhepunkt des AMD-Tages war ein Vortrag von Alex Zhang, AI Software Product Engineer und Senior Member of Technical Staff bei AMD, wo er das AMD ROCm Ambassador Program leitet. In seiner Sitzung zeigte Zhang dem Publikum, was es konkret braucht, um Ultralytics YOLO-Modelle mit PyTorch und ROCm auf AMD-GPUs auszuführen – von ersten Experimenten und dem Training bis hin zur Inferenz in der Praxis.

Abb. 1. Alex Zhang auf der Bühne der Ultralytics YOLO Vision 2026.

Die Sitzung passte genau zum übergreifenden Thema des Tages: „Offene Vision, für die Praxis entwickelt.“ Statt die Hardwarewahl als nachträgliche Entscheidung zu behandeln, stellte Zhangs Vortrag offenes Computing als einen Teil dessen dar, was Vision AI wirklich einsatzfähig macht – Teams sollten sich nicht auf den Technologie-Stack eines einzelnen Anbieters festlegen müssen, nur um Ultralytics YOLO in der Produktion auszuführen.

Von der Bühne zum Workshop und zur Demofläche#

Abb. 2. AMD-Workshop auf der Ultralytics YOLO Vision 2026.

AMD beließ es nicht bei der Keynote. Neben den Demos auf der Ausstellungsfläche veranstaltete AMD eigene praxisorientierte Workshops, die den Vortrag auf der Hauptbühne vertieften. In kleinen Gruppen lernten die Teilnehmenden, Ultralytics YOLO auf AMD Radeon anzupassen, bereitzustellen und zu beschleunigen: Sie erstellten einen durchgängigen Computer-Vision-Workflow mit Ultralytics YOLO auf einer einzelnen AMD Radeon-GPU.

Ein zweiter Workshop mit dem Titel „Ultralytics YOLO26 auf AMD Radeon: Von einem Ultralytics-Checkpoint zu einer durchgängigen Video-KI-Pipeline“ zeigte den Teilnehmenden, wie YOLO26x nach ONNX exportiert, mit AMD MIGraphX für FP16-Inferenz kompiliert und mit Hardware-Videodekodierung, OpenCV-HIP-Vorverarbeitung, GPU-NMS und Hardwarekodierung verbunden wird.

Beide Sitzungen fanden auf echter AMD-Hardware statt und boten den Teilnehmenden die Gelegenheit, die Arbeitsabläufe selbst auszuprobieren, statt sie nur in Aktion zu beobachten.

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Abb. 3. Der zweite AMD-Workshop auf der Ultralytics YOLO Vision 2026.

Warum das für die übergreifende Geschichte des Tages wichtig war#

Am selben Tag, an dem Ultralytics das bevorstehende Ultralytics YOLO27 ankündigte und AutoTrain, Agents und Monitoring auf der Ultralytics Platform einführte, erinnerten AMDs Vortrag und Workshop anschaulich daran, dass das diesjährige Motto „für die reale Welt entwickelt“ nicht nur neue Modellarchitekturen meint. Es geht auch darum, sicherzustellen, dass diese Modelle überall dort laufen, wo Teams sie tatsächlich brauchen – auf der Rechenhardware, die sie bereits besitzen.

Für alle, die bei YV26 am AMD-Stand vorbeischauten oder an den Sitzungen teilnahmen, war die Botschaft klar: ROCm ist eine unterstützte Möglichkeit, Ultralytics YOLO-Modelle zu trainieren und bereitzustellen, und AMD investiert spürbar in die Unterstützung von Entwicklern.

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