Computación abierta, visión abierta: AMD en Ultralytics YOLO Vision 2026

Cuando Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) abrió sus puertas el 13 de septiembre, el fundador y CEO Glenn Jocher marcó el tono con una idea sencilla: la IA de visión aporta más valor cuando es abierta, accesible y está moldeada por quienes la implementan sobre el terreno.

AMD, patrocinador principal de YV26, llegó con la intención de poner esa idea en práctica y ofreció una de las presencias más participativas del evento, con una charla en el escenario principal, un taller técnico dedicado y demostraciones durante toda la jornada.

El escenario principal: Ultralytics YOLO y ROCm#

El plato fuerte de la jornada de AMD fue una charla de Alex Zhang, ingeniero de producto de software de IA y miembro sénior del personal técnico de AMD, donde dirige el programa de embajadores de AMD ROCm. En su sesión, Zhang explicó al público todo lo que hace falta para ejecutar modelos de Ultralytics YOLO en GPU de AMD con PyTorch y ROCm: desde los primeros experimentos y el entrenamiento hasta la inferencia en situaciones reales.

Fig. 1. Alex Zhang en el escenario de Ultralytics YOLO Vision 2026.

Fue una sesión totalmente alineada con el tema general de la jornada: «Visión abierta, diseñada para el mundo real». En lugar de tratar la elección del hardware como algo secundario, Zhang presentó la computación abierta como parte de lo que hace que la IA de visión sea realmente implementable: los equipos no deberían tener que depender de la pila tecnológica de un único proveedor solo para ejecutar Ultralytics YOLO en producción.

Del escenario al taller y a la zona de demostraciones#

Fig. 2. Taller de AMD en Ultralytics YOLO Vision 2026.

AMD no se limitó a la ponencia principal. Además de las demostraciones en la zona de exposición, AMD organizó talleres prácticos dedicados que fueron un paso más allá de la charla del escenario principal y guiaron a grupos pequeños en el ajuste fino, la implementación y la aceleración de Ultralytics YOLO en AMD Radeon: la creación de un flujo de trabajo integral de visión artificial con Ultralytics YOLO en una sola GPU AMD Radeon.

En un segundo taller, «Ultralytics YOLO26 en AMD Radeon: de un punto de control de Ultralytics a una canalización integral de IA de vídeo», se explicó cómo exportar YOLO26x a ONNX, compilarlo con AMD MIGraphX para inferencia FP16 y conectarlo a la decodificación de vídeo por hardware, el preprocesamiento OpenCV HIP, NMS en GPU y la codificación por hardware.

Ambas sesiones se llevaron a cabo en hardware real de AMD, lo que permitió a los asistentes probar los flujos de trabajo en primera persona, en lugar de limitarse a verlos en acción.

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Fig. 3. Segundo taller de AMD en Ultralytics YOLO Vision 2026.

Por qué fue importante para la historia general de la jornada#

El mismo día que Ultralytics anunció la próxima llegada de Ultralytics YOLO27 y lanzó AutoTrain, Agents y Monitoring en Ultralytics Platform, la charla y el taller de AMD recordaron de forma concreta que la parte de «diseñado para el mundo real» del tema de este año no trata solo de nuevas arquitecturas de modelos: también consiste en garantizar que esos modelos se ejecuten donde los equipos los necesitan y en el hardware de computación que ya tienen.

Para quienes asistieron a YV26 y se acercaron al puesto de AMD o participaron en las sesiones, el mensaje fue claro: ROCm es una opción compatible para entrenar e implementar modelos de Ultralytics YOLO, y AMD está invirtiendo en iniciativas concretas para desarrolladores.

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