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Ultralytics YOLO auf Intel für leistungsstarke Inferenz bereitstellen

Ultralytics arbeitet mit Intel zusammen, um mithilfe der Leistung von CPUs, NPUs und GPUs leistungsstarke Inferenz bereitzustellen.

Ultralytics YOLO auf Intel für leistungsstarke Inferenz bereitstellen

Über Intel

Intel (Nasdaq: INTC) ist ein Branchenführer, der weltverändernde Technologien entwickelt, die globalen Fortschritt ermöglichen und das Leben bereichern. Intel treibt das Design und die Fertigung von Halbleitern kontinuierlich voran, um die größten Herausforderungen seiner Kunden zu bewältigen. Das Unternehmen bringt Intelligenz in die Cloud, Netzwerke, den Edge-Bereich und jedes Computergerät, um Wirtschaft und Gesellschaft zu verändern. OpenVINO™ ist ein Open-Source-Toolkit, das die KI-Inferenz mit geringerer Latenz und höherem Durchsatz beschleunigt, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen, und die Hardwarenutzung optimiert. Es vereinfacht die KI-Entwicklung und die Integration von Deep Learning in den Bereichen Computer Vision, große Sprachmodelle und generative KI.

Warum Intel für YOLO wählen?

Für Ultralytics YOLO optimiert

Maximaler Durchsatz und minimale Latenz auf Intels gesamter Gerätepalette.

Leistung direkt am Edge

Edge-fähige YOLO-Inferenz mit Unterstützung für FP32, FP16 und INT8. Keine Kompromisse bei der Genauigkeit nötig.

Echtzeit-Inferenz

Inferenz in weniger als 10 ms für alle wichtigen YOLO-Aufgaben, getestet auf Intel-CPUs, GPUs und NPUs.

Geringere Gesamtbetriebskosten

Inferenz auf vorhandenen Intel-Chips. Geringere Kosten ohne Einbußen bei der Genauigkeit.

Einfache Integration

In wenigen Minuten einsatzbereit – mit dem Ultralytics-Python-Paket oder der CLI. Dieselbe API, derselbe Arbeitsablauf.

Zukunftssicher

Immer auf dem neuesten Stand mit den aktuellen YOLO-Modellen und Intel-Hardware. Eine Überarbeitung der Verarbeitungskette ist nicht erforderlich.

Die Komplettlösung

Entwickle und verfeinere deine benutzerdefinierten YOLO-Modelle auf der branchenführenden Plattform von Ultralytics. Von Ultralytics YOLO11 bis YOLO26 erhältst du Zugriff auf modernste Architekturen, sorgfältig zusammengestellte Datensätze und leistungsstarke Optimierungswerkzeuge – alles darauf ausgelegt, deine Modelle schneller in die Produktion zu bringen.
Wandle dein trainiertes Modell mit einem einzigen Befehl in OpenVINO um und quantisiere es. Beim Export wird ein optimiertes Modellpaket mit Netzwerkstruktur, Gewichten und Tensorzuordnungen erstellt, damit das Modell auf der gesamten Intel-Hardwarepalette schneller ausgeführt wird.
Führe Inferenz mit einer einheitlichen API auf Intel-CPUs, integrierten GPUs, dedizierten GPUs und NPUs aus. Kein Umschreiben, kein hardwarespezifischer Code – nur gleichbleibend beschleunigte Leistung, ganz gleich, wo du das Modell bereitstellst.
Mit Ultralytics trainieren

Häufig gestellte Fragen

  • Die besten Kandidaten haben eine klare Integrationsmöglichkeit oder einen konkreten Anwendungsfall für Ultralytics-YOLO-Modelle. Aktives Engagement in der Computer-Vision-Community ist ein Plus.

  • Als Ultralytics-Partner vernetzt du dich mit Technologieanbietern, Systemintegratoren und Lösungsexperten aus dem Ultralytics-YOLO-Ökosystem. Partner arbeiten mit uns zusammen, um mit YOLO-Modellen skalierbare, produktionsreife Computer-Vision-Lösungen für Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Robotik und Smart Cities bereitzustellen.

  • Als Teil des Ultralytics-Partnerökosystems erhältst du direkten Zugang zu einer der weltweit größten und aktivsten Computer-Vision-Communitys sowie zu technischer Zusammenarbeit, gemeinsamen Marketingmöglichkeiten und frühzeitigem Zugang zu Produktaktualisierungen.

  • Ultralytics-Partner werden auf der Integrationsseite von Ultralytics gelistet und erhalten Unterstützung bei gemeinsamem Marketing, darunter Blogbeiträge und Werbung in sozialen Medien, frühzeitigen Zugang zu neuen Modellversionen und einen direkten Draht zum technischen Team von Ultralytics. Engere Partnerschaften können auch die gemeinsame Entwicklung von Lösungen und gemeinsame Markteinführungsprogramme umfassen.