Ultralytics YOLO con DEEPX: inferencia de IA en el borde para la IA física
Descubre cómo la nueva integración de exportación DEEPX llevaYOLO Ultralytics al hardware de IA periférica basado en NPU.
Descubre cómo la nueva integración de exportación DEEPX llevaYOLO Ultralytics al hardware de IA periférica basado en NPU.
En Ultralytics, estamos observando una tendencia cada vez más marcada a ejecutar modelos de visión artificial directamente en dispositivos periféricos, a medida que la IA se integra cada vez más en el mundo físico. Desde la robótica y la maquinaria industrial hasta las cámaras inteligentes y los vehículos autónomos, cada vez son más los sistemas inteligentes a los que se les exige ver, comprender y actuar en tiempo real, sin depender de la nube.
Esta nueva ola de sistemas inteligentes se conoce como «IA física» y requiere una informática de alto rendimiento y ultraeficiente desde el punto de vista energético, capaz de funcionar de forma autónoma en el mundo real. Los sistemas del mundo real necesitan una IA de visión que funcione de forma local, fiable y eficiente en hardware diseñado específicamente para el borde.
YOLO Ultralytics Ultralytics , como Ultralytics , están diseñados para la visión artificial en tiempo real, pero para aprovechar todo su potencial en el borde de la red es necesaria la combinación adecuada de software y hardware. En este sentido, nos complace anunciar nuestra nueva colaboración con DEEPX.
Nos hemos asociado con DEEPX para presentar una nueva integración de exportación, lo que permite una implementación eficiente y de alto rendimiento deYOLO Ultralytics en el hardware NPU de DEEPX. Juntos, estamos estableciendo un estándar global unificado sobre cómo se crea, se implementa y se escala la IA física.
Como el marco de visión artificial más utilizado del mundo, Ultralytics los «ojos» de estos sistemas. Como uno de los fabricantes de NPU más eficientes, DEEPX proporciona el «cerebro» necesario para ponerlos en marcha a gran escala.
En Ultralytics DEEPX, creemos firmemente en la accesibilidad, el rendimiento y el diseño centrado en los desarrolladores, y estos principios son nuestra fuente de inspiración. Al unir los ecosistemas Ultralytics DEEPX, ofrecemos una vía única y fiable para implementar la IA de visión a nivel comercial, tanto si se trata de una empresa de robótica en fase inicial que lanza su primer producto como de un fabricante de la lista Fortune 500 que está implantando la IA de visión en miles de instalaciones.
Esto significa:
Antes de profundizar en la nueva integración de exportación, veamos más detalles sobre DEEPX y el papel que desempeñan sus NPU a la hora de hacer posible una IA física eficiente.
DEEPX es una empresa innovadora en el sector de los semiconductadores para IA que ofrece hardware de IA periférica eficiente, diseñado específicamente para modelos de visión comoYOLO Ultralytics ,YOLO fotogramas por segundo por vatio (FPS/W) sin igual.
Los chips DEEPX redefinen el rendimiento al centrarse en la eficiencia en el mundo real en lugar de en métricas teóricas, lo que permite a los desarrolladores obtener resultados GPU con un consumo energético mucho menor.
Lo que hace que el enfoque de DEEPX sea especialmente innovador es su diseño «full-stack». La NPU DX-M1 se ha diseñado específicamente para acelerar los patrones computacionales de los modelos de visión artificial, con refrigeración pasiva y un bajo consumo energético, lo que la convierte en la opción ideal para implementaciones a escala de producción en las que el rendimiento por vatio y la fiabilidad a largo plazo son fundamentales. La DX-M1 se fabrica en serie en Samsung Foundry 5 nm, y la DX-M2 ya está prevista en la hoja de ruta de Samsung 2 nm GAA para ampliar este margen de eficiencia hacia la era de la IA agentiva.
Python Ultralytics y Ultralytics ofrecen un entorno completo y unificado para entrenar, evaluar e implementar YOLO en las cinco tareas de visión artificial. Tanto si prefieres trabajar con código como a través de un flujo de trabajo visual sin complicaciones, ambas opciones te proporcionan una forma coherente y escalable de llevar un modelo desde los datos hasta su implementación.
Gracias a esta colaboración, Ultralytics introducido una nueva integración de exportación con DEEPX, lo que permite exportar YOLO para su implementación en el hardware NPU de DEEPX con un solo comando: format=deepx. La integración es totalmente compatible con todo Ultralytics , lo que significa que los desarrolladores pueden exportar a DEEPX desde el Python o directamente desde Ultralytics tras anotar y entrenar su modelo. Durante la exportación, el modelo se compila y se cuantifica en INT8 en un binario .dxnn optimizado, con una calibración EMA que garantiza el máximo rendimiento de la NPU sin sacrificar la calidad del modelo.
En la práctica, esto significa que los equipos comerciales pueden pasar de datos etiquetados a un modelo listo para producción que se ejecuta en las NPU de DEEPX con solo tres comandos:
Para obtener información detallada sobre la configuración, incluida la instalación en tiempo de ejecución y la visualización con el visor de gráficos dxtron de DEEPX, consulta la documentación de integración de DEEPX.
Estas son algunas de las principales ventajas de implementarYOLO Ultralytics en el hardware DEEPX mediante la nueva integración:
¿Cuáles son algunas de las aplicaciones habituales de IA física en las que se pueden implementarYOLO Ultralytics en el hardware DEEPX en situaciones reales?
Los sistemas de vigilancia modernos exigen una detección en tiempo real sin comprometer la privacidad ni la conectividad.YOLO Ultralytics , que se ejecutan en las NPU DEEPX, permiten a las cámaras de seguridad y a los sistemas de monitorización analizar las transmisiones de vídeo de forma local, identificando personas, vehículos y actividades inusuales en tiempo real, con un bajo consumo energético y sin depender de la nube. A medida que se endurece la aplicación del RGPD en Europa y las licitaciones municipales exigen cada vez más la residencia de datos, la inferencia en el propio dispositivo se convierte en una ventaja tanto normativa como técnica.
En fábricas y plantas de producción, la inteligencia artificial de visión se utiliza cada vez más para automatizar el control de calidad, la detección de defectos y la supervisión de procesos. La combinaciónYOLO Ultralytics con el hardware DEEPX permite realizar inspecciones in situ que funcionan de forma fiable las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en entornos industriales exigentes, lo que contribuye a reducir los residuos, mejorar la calidad de los productos y proteger la seguridad de los trabajadores.
En el ámbito de la robótica, la velocidad y la capacidad de respuesta son fundamentales. Ya sea para desplazarse por un almacén, operar en entornos industriales dinámicos o trabajar junto a personas, los robots deben interpretar su entorno de forma instantánea.YOLO Ultralytics , que se ejecutan en las NPU de DEEPX, permiten a los robots detect , track e identificar objetos en tiempo real, lo que favorece un desplazamiento más seguro y una mayor autonomía sin depender de una conexión constante a la nube.
YOLO Ultralytics y las NPU de DEEPX facilitan más que nunca la implementación de IA física de alto rendimiento en el borde. Al simplificar la implementación con el nuevo estándar «format=deepx» y optimizar los modelos para el hardware de bajo consumo de DEEPX, esta alianza contribuye a salvar la brecha entre el desarrollo y las aplicaciones comerciales en el mundo real. A medida que la IA física sigue creciendo, esta colaboración supone un paso adelante para que la IA de visión de nivel industrial sea accesible, asequible y escalable para empresas de cualquier tamaño.
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