Triff YOLO26: Vision-KI der nächsten Generation.
Ultralytics
Edge-Partner
DeepX

Pionierarbeit bei Edge AI Halbleitern mit DEEPX

Ultralytics arbeitet mit DEEPX zusammen, um schnelle und effiziente YOLO-Inferenz auf NPU-gestützte Edge-KI-Chips zu bringen.

Über DEEPX

DEEPX ist ein Innovator für KI-Halbleiter, der die weltweit effizienteste Edge-KI-Hardware liefert – speziell entwickelt, um Modelle wie Ultralytics YOLO mit unübertroffenen Bildern pro Sekunde pro Watt (FPS/W) auszuführen. Durch die Neudefinition von Leistungsstandards in Richtung realer Effizienz anstatt theoretischer Kennzahlen ermöglicht DEEPX Entwicklern, GPU-Klasse-Genauigkeit mit nur einem Bruchteil des Energiebudgets zu erreichen. Die ultra-stromsparenden Hochleistungs-Chips von DEEPX werden bereits in Serienproduktionssystemen in den USA, Korea, Taiwan und China validiert und treiben Robotik, Fabrikautomatisierung, Drohnen und industrielle Inspektionslösungen an. Durch die Kombination von YOLO-optimierter Effizienz mit adaptiver Echtzeitintelligenz ermöglicht DEEPX die nächste Ära autonomer Roboter, intelligenter Fabriken und Edge-KI-Systeme, die sowohl leistungsstark als auch nachhaltig sind.

Warum DEEPX für Ultralytics YOLO wählen?

Optimiert für Ultralytics YOLO

Volle Unterstützung für Ultralytics YOLO direkt ab Werk. Bereitstellung mit einem einzigen format=deepx Befehl.

Edge-native Performance

Speziell entwickelte NPU-Architektur für reale Physical AI Workloads.

Echtzeit-Inferenz

On-Device-Inferenz für alle fünf YOLO-Aufgaben, mit praxisnaher Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit.

Geringere Betriebskosten

Ein Bruchteil der Energiekosten von GPUs, ohne Kompromisse bei der Leistung.

Einfache Integration

Produktionsbereite Pipeline mit reibungsloser Modellquantisierung und Validierung.

Zukunftssicher

Eine dedizierte CI/CD-Pipeline stellt die Kompatibilität mit jedem neuen Ultralytics-Release sicher.

Die Komplettlösung

Erstelle und verfeinere deine eigenen YOLO-Modelle auf der Ultralytics Plattform. Von Ultralytics YOLOv8 bis YOLO26, greife auf modernste Architekturen, kuratierte Datensätze und leistungsstarke Optimierungstools zu – alles darauf ausgelegt, dich schneller zur Produktion zu bringen.
Konvertiere und quantisiere dein trainiertes YOLO-Modell für die Bereitstellung auf DEEPX NPUs mit einem einzigen Befehl. Der Exportprozess nutzt den DX-COM Compiler von DEEPX, um dein Modell in ein optimiertes .dxnn-Paket für hochperformante NPU-Inferenz zu kompilieren.
Stelle dein kompiliertes Modell auf DEEPX NPUs für On-Device-Inferenz in Echtzeit bereit – mit geringer Latenz, minimalem Stromverbrauch und der Zuverlässigkeit, die für Edge-KI-Workloads in der Produktion erforderlich ist. Unterstützt durch die DX-RT Runtime, die eine nahtlose Integration in x86- und ARM-basierte Edge-Systeme gewährleistet.

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