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 director ejecutivo Glenn Jocher marcó el tono con una idea sencilla: la IA visual crea más valor cuando es abierta y accesible, y cuando quienes la implementan sobre el terreno participan en su desarrollo.

AMD, patrocinador principal de YV26, acudió dispuesto a llevar esa idea a la práctica con una de las presencias más participativas de la jornada, que incluyó una charla en el escenario principal, talleres técnicos específicos y demostraciones en la zona de exposición.

El escenario principal: Ultralytics YOLO se une a ROCm#

El acto central de la jornada de AMD fue una ponencia de Alex Zhang, ingeniero de producto de software de IA y miembro sénior del equipo técnico de AMD, donde dirige el programa AMD ROCm Ambassador. En su sesión, Zhang explicó al público qué hace falta realmente para ejecutar modelos Ultralytics YOLO en GPU AMD con PyTorch y ROCm, desde las primeras pruebas y el entrenamiento hasta la inferencia en situaciones reales.

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

La sesión encajaba de lleno 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, la ponencia de Zhang presentó la computación abierta como uno de los factores que hacen que la IA visual pueda implementarse de verdad: los equipos no deberían tener que atarse a la tecnología de un único proveedor para ejecutar Ultralytics YOLO en producción.

Del escenario al taller y la zona de demostraciones#

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

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

Un segundo taller, «Ultralytics YOLO26 en AMD Radeon: de un checkpoint de Ultralytics a una canalización integral de IA de vídeo», explicó a los asistentes cómo se exporta YOLO26x a ONNX, se compila con AMD MIGraphX para inferencia FP16 y se conecta a la decodificación de vídeo por hardware, el preprocesamiento OpenCV HIP, NMS en GPU y la codificación por hardware.

Ambas sesiones se realizaron con hardware AMD real, lo que permitió a los asistentes probar los flujos de trabajo por sí mismos 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 el tema 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 tangible que el lema «diseñado para el mundo real» de este año no se refiere solo a nuevas arquitecturas de modelos: también implica garantizar que esos modelos funcionen donde los equipos los necesitan, en el hardware que ya tienen.

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

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