9 de enero de 2025
Descubra cómo la implementación de Ultralytics YOLO11 en NVIDIA Jetson Orin Nano Super proporciona pruebas de rendimiento impresionantes y un rendimiento acelerado en la GPU para aplicaciones de IA avanzadas.
El NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit, lanzado el 17 de diciembre de 2024, es un superordenador de IA generativa compacto pero potente, diseñado para aportar funciones avanzadas a la computación de borde. Facilita el procesamiento en tiempo real y elimina la necesidad de computación en la nube. NVIDIA Jetson Orin Nano Super permite a los desarrolladores crear sistemas inteligentes asequibles que funcionan de forma eficiente en entornos locales.
Cuando se combina con modelos Ultralytics YOLO como Ultralytics YOLO11, la Jetson Orin Nano Super puede manejar una amplia gama de aplicaciones de IA de visión en el borde. En concreto, YOLO11 es un modelo de visión por ordenador conocido por su velocidad y precisión en tareas como la detección de objetos, el seguimiento de objetos y la segmentación de instancias.
La combinación de las capacidades de YOLO11 con la robusta GPU (unidad de procesamiento gráfico) del kit y la compatibilidad con frameworks como PyTorch, ONNX y NVIDIA TensorRT permite implantaciones de alto rendimiento. Esta combinación proporciona a los desarrolladores una solución eficaz para crear aplicaciones de IA, desde la detección de objetos en robótica hasta el seguimiento de objetos en tiempo real en espacios inteligentes y sistemas de venta minorista.
En este artículo, analizaremos el Super Developer Kit NVIDIA Jetson Orin Nano, cómo funciona con Ultralytics YOLO11 para la IA de vanguardia, sus pruebas de rendimiento, sus aplicaciones en el mundo real y cómo puede ayudar a los desarrolladores a crear proyectos de IA de visión. ¡Vamos a empezar!
El Super Developer Kit NVIDIA Jetson Orin Nano es un ordenador compacto pero potente que redefine la IA generativa para dispositivos de pequeño tamaño. Ofrece hasta 67 TOPS (billones de operaciones por segundo) de rendimiento de IA, lo que lo hace ideal para desarrolladores, estudiantes y aficionados que trabajan en proyectos avanzados de IA.
Estas son algunas de sus principales características:
Si estás familiarizado con el trabajo de NVIDIA, es posible que te preguntes cómo se compara esta nueva versión con la actual NVIDIA Jetson Orin NX de 16 GB (sin modo Super). Mientras que la Jetson Orin NX ofrece mayores capacidades generales, el Jetson Orin Nano Super Developer Kit proporciona un rendimiento impresionante a una fracción del coste.
He aquí un breve resumen:
Ahora que conocemos mejor la Jetson Orin Nano Super, veamos cómo YOLO11 puede contribuir a llevar las capacidades de Vision AI al límite. Los modelos YOLO de Ultralytics, incluido YOLO11, vienen con modos versátiles como entrenar, predecir y exportar, lo que los hace adaptables a una gran variedad de flujos de trabajo de IA.
Por ejemplo, en el modo de entrenamiento, los modelos YOLO de Ultralytics pueden afinarse y entrenarse en conjuntos de datos personalizados para aplicaciones específicas, como la detección de objetos únicos o la optimización para entornos específicos. Del mismo modo, el modo de predicción está diseñado para la inferencia, lo que permite realizar tareas de visión por ordenador en tiempo real. Por último, el modo de exportación permite convertir los modelos en formatos optimizados para su despliegue.
YOLO11 en modo de exportación admite una serie de opciones de despliegue de modelos, entre las que se incluyen:
Utilizando estos formatos de despliegue, los desarrolladores pueden aprovechar al máximo el hardware de Jetson Orin Nano Super para ejecutar YOLO11 en aplicaciones en tiempo real como espacios inteligentes, robótica y automatización de comercios.
A continuación, para hacernos una mejor idea de la velocidad a la que YOLO11 puede ejecutarse en la NVIDIA Jetson Orin Nano Super, vamos a explorar su impresionante rendimiento y sus pruebas comparativas utilizando formatos de exportación acelerados en la GPU como PyTorch, ONNX y TensorRT. Estas pruebas revelan que la Jetson Orin Nano Super logra tiempos de inferencia con modelos YOLO11 que son comparables a los de la Jetson Orin NX 16GB existente (sin modo super), e incluso los supera en ocasiones.
Lo que hace esto aún más notable es la asequibilidad del Jetson Orin Nano Super. Al ofrecer semejante rendimiento por menos de la mitad del precio de la Jetson Orin NX de 16 GB, proporciona un valor excepcional a los desarrolladores que crean aplicaciones YOLO11 de alto rendimiento. Esta combinación de coste y rendimiento convierte a la Jetson Orin Nano Super en una excelente opción para tareas de IA de visión en tiempo real en el perímetro.
Si estás impaciente por empezar a implantar YOLO11 en el Jetson Orin Nano Super, hay buenas noticias: es un proceso sencillo. Después de flashear el dispositivo con el SDK NVIDIA JetPack, puedes utilizar una imagen Docker precompilada para una configuración rápida o instalar manualmente los paquetes necesarios.
Para quienes busquen una integración más rápida y fluida, el contenedor Docker actualizado de JetPack 6 es la solución ideal. Un contenedor Docker es un entorno ligero y portátil que incluye todas las herramientas y dependencias necesarias para ejecutar un software específico.
El contenedor Ultralytics, optimizado para JetPack 6.1, viene precargado con CUDA 12.6, TensorRT 10.3 y herramientas esenciales como PyTorch y TorchVision, todas ellas adaptadas a la arquitectura ARM64 de Jetson. Al utilizar este contenedor, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo en la configuración y centrarse en crear y optimizar sus aplicaciones Vision AI con YOLO11.
Para quienes busquen inspiración para su próximo proyecto de IA, hay potencial para aplicaciones de visión por ordenador basadas en bordes a nuestro alrededor.
En la vida cotidiana, la IA en los bordes está redefiniendo los espacios inteligentes al permitir que los sistemas detecten y rastreen objetos en tiempo real, todo ello sin depender del procesamiento en la nube. Tanto si se trata de vigilar el tráfico en una ciudad bulliciosa como de identificar actividades inusuales en espacios públicos, la IA Edge Vision está impulsando la seguridad y la eficiencia.
Los minoristas también están aprovechando la inteligencia artificial y la visión por ordenador. Desde controles de inventario automatizados hasta prevención de robos, modelos como YOLO11 permiten a las empresas implantar soluciones en tiempo real directamente en las tiendas.
Del mismo modo, cuando se trata de la IA en la sanidad, la supervisión basada en los bordes garantiza la seguridad de los pacientes, detecta anomalías y mantiene el cumplimiento de la normativa, todo ello sin los retrasos causados por la dependencia de la nube. Con herramientas como Jetson Orin Nano Super y YOLO11, el futuro de la IA Vision se despliega justo en los bordes, donde más se necesita.
La implementación de modelos YOLO de Ultralytics como YOLO11 en el Super Developer Kit Jetson Orin Nano de NVIDIA ofrece una solución fiable y eficiente para las aplicaciones de IA de última generación. Gracias a su sólido rendimiento en la GPU, su compatibilidad perfecta con PyTorch, ONNX y TensorRT y sus impresionantes pruebas de rendimiento, es idóneo para tareas de visión por computador en tiempo real como la detección y el seguimiento de objetos.
Las innovaciones y colaboraciones en tecnologías punteras como Vision AI y la aceleración de hardware están transformando nuestra forma de trabajar, permitiendo a los desarrolladores crear soluciones escalables y de alto rendimiento en el perímetro. A medida que avanza la IA, herramientas como YOLO11 y Jetson Orin Nano Super facilitan más que nunca la creación de soluciones inteligentes en tiempo real.
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