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 die Richtung vor: Vision-KI schafft den größten Mehrwert, wenn sie offen und zugänglich ist und von den Menschen geprägt wird, die sie tatsächlich im Einsatz nutzen.

Der Titelsponsor von YV26, AMD, war bereit, diese Idee in die Praxis umzusetzen und war mit einer der aktivsten Präsenzen vor Ort vertreten: mit einem Vortrag auf der Hauptbühne, einem eigenen technischen Workshop und Vorführungen, die den ganzen Tag liefen.

Hauptbühne: Ultralytics YOLO trifft auf ROCm#

Den Höhepunkt des AMD-Tages bildete 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 seinem Vortrag erklärte 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 unter realen Einsatzbedingungen.

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

Der Vortrag griff das übergeordnete Thema des Tages direkt auf: „Offene Vision, für den Einsatz in der Praxis entwickelt.“ Anstatt die Wahl der Hardware als Nebensache zu behandeln, stellte Zhang in seinem Vortrag offenes Computing als einen Teil dessen dar, was Vision-KI wirklich einsatzfähig macht: Teams sollten sich nicht auf den Stack eines einzelnen Anbieters festlegen müssen, nur um Ultralytics YOLO in der Produktion auszuführen.

Von der Bühne zum Workshop und zur Vorführfläche#

Abb. 2. AMD-Workshop bei Ultralytics YOLO Vision 2026.

AMD beschränkte sich nicht auf die Keynote. Neben den Vorführungen auf der Ausstellungsfläche veranstaltete AMD eigene praktische Workshops, die den Vortrag auf der Hauptbühne vertieften: In kleinen Gruppen lernten die Teilnehmenden, Ultralytics YOLO auf AMD Radeon fein abzustimmen, bereitzustellen und zu beschleunigen – und mit Ultralytics YOLO auf einer einzelnen AMD Radeon-GPU einen vollständigen Computer-Vision-Workflow aufzubauen.

In einem zweiten Workshop mit dem Titel „Ultralytics YOLO26 auf AMD Radeon: Von einem Ultralytics-Checkpoint zu einer durchgängigen Video-KI-Pipeline“ lernten die Teilnehmenden, wie YOLO26x nach ONNX exportiert, mit AMD MIGraphX für die FP16-Inferenz kompiliert und mit hardwaregestützter Videodekodierung, der Vorverarbeitung mit OpenCV HIP, GPU-NMS und hardwaregestützter Kodierung verbunden wird.

Beide Workshops 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 Workshop von AMD bei Ultralytics YOLO Vision 2026.

Warum das für das übergeordnete Thema 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 der Vortrag und der Workshop von AMD ganz konkret daran, dass es beim diesjährigen Motto „für den Einsatz in der Praxis entwickelt“ nicht nur um neue Modellarchitekturen geht – sondern auch darum, sicherzustellen, dass diese Modelle überall dort laufen, wo Teams sie tatsächlich brauchen, und zwar auf der Rechenhardware, die sie bereits haben.

Für alle, die bei YV26 am AMD-Stand vorbeischauten oder an den Vorträgen teilnahmen, war die Botschaft klar: ROCm ist eine unterstützte Möglichkeit, Ultralytics YOLO-Modelle zu trainieren und bereitzustellen, und AMD investiert gezielt in die Arbeit für Entwickler.

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