Al añadir los modelos YOLO de Ultralytics a su SDK Voyager, Axelera AI facilitó que sus clientes pudieran ejecutar soluciones de visión artificial en tiempo real en sus unidades de procesamiento de IA Metis (AIPUs) nada más sacarlas de la caja.
Axelera AI es una empresa europea de semiconductores que fabrica potentes chips de IA de bajo consumo para ejecutar visión artificial en el edge. Por ejemplo, sus unidades de procesamiento de IA Metis (AIPUs) se utilizan en sectores como el comercio minorista, la seguridad y la fabricación.
Para facilitar a sus clientes la creación y el despliegue de aplicaciones de IA, Axelera integró los modelos YOLO de Ultralytics en su SDK Voyager, una plataforma de software que agiliza la optimización, el despliegue y la aceleración de modelos en las AIPU Metis, lo que hace que la IA visual en tiempo real sea más rápida, sencilla y escalable.
Redefinir la aceleración de hardware para la IA visual#
Fundada en 2021 y con sede en los Países Bajos, Axelera AI se propuso resolver un problema fundamental: el hardware de IA tradicional se diseñó para la nube, no para el edge. Para cerrar esta brecha, la empresa desarrolló la AIPU Metis.
Es un chip de alto rendimiento y bajo consumo, diseñado específicamente para cargas de trabajo en el edge: tareas de IA que se ejecutan localmente en dispositivos donde la velocidad, la privacidad y la eficiencia energética son fundamentales.
El chip se basa en su tecnología patentada de computación digital en memoria (D-IMC), que permite procesar los datos directamente donde se almacenan y reduce drásticamente la latencia y el consumo energético. Gracias a una pila de software totalmente integrada y a su misión de democratizar la IA, Axelera está haciendo más accesible la IA de alto rendimiento.
El reto de ejecutar modelos en hardware de IA para el edge#
Para ofrecer una experiencia de IA fluida en el edge, Axelera AI quería proporcionar algo más que hardware de alto rendimiento. Los clientes también necesitaban una forma sencilla y fiable de ejecutar soluciones de visión artificial en tiempo real, sin herramientas complicadas ni una personalización que llevara mucho tiempo. Muchos de los modelos existentes eran demasiado grandes, lentos o poco adecuados para entornos con recursos limitados.
El análisis del comercio minorista, la automatización de fábricas y los sistemas de vigilancia suelen depender de información visual rápida y precisa para respaldar las operaciones. Sin embargo, los modelos tradicionales y las soluciones basadas en la nube no suelen cumplir los requisitos de baja latencia, eficiencia energética y procesamiento en el dispositivo de estas aplicaciones de IA para el edge.
Axelera empezó a buscar una suite de modelos precisa, fácil de implementar y capaz de ejecutarse de forma eficiente en sus unidades de procesamiento de IA Metis. La solución adecuada complementaría las capacidades de su hardware, simplificaría el desarrollo y aceleraría el despliegue en una amplia variedad de casos de uso de IA para el edge.
Inferencia de IA acelerada en el edge con Ultralytics YOLO#
Axelera AI integró los modelos YOLO de Ultralytics en su SDK Voyager para que crear y desplegar aplicaciones de IA para el edge fuera más rápido, sencillo y escalable. El SDK incluye un zoológico de modelos con modelos YOLO listos para usar y automatiza toda la canalización, que abarca el preprocesamiento, la inferencia y el posprocesamiento, optimizados para las unidades de procesamiento de IA Metis.
Fig. 1. Unidad de procesamiento de IA Metis (AIPU).
Esta integración permite a los clientes utilizar directamente modelos Ultralytics YOLO preentrenados o incorporar los suyos, con aceleración fluida en hardware edge. Gracias a la ejecución paralela y en cascada de modelos, las AIPU Metis permiten configuraciones avanzadas con varios modelos, como la estimación de poses seguida de la segmentación. Es una solución ideal para tareas complejas en el comercio minorista, la seguridad y la automatización industrial.
La combinación de las tareas de visión artificial en tiempo real compatibles con los modelos YOLO de Ultralytics y la eficiente pila de hardware y software de Axelera ofrece un rendimiento excepcional por vatio y por euro. Para los clientes, esto se traduce en resultados más precisos, un despliegue más rápido y menos barreras para ampliar la IA visual en el edge.
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Axelera AI se asoció con Ultralytics para integrar modelos Ultralytics YOLO en su plataforma, debido a su excepcional equilibrio entre precisión, velocidad y facilidad de uso. Al admitir diversas variantes de Ultralytics YOLO, los clientes de Axelera AI pueden evaluar una amplia gama de cargas de trabajo y necesidades de rendimiento en la AIPU Metis.
A través de una licencia empresarial de Ultralytics, Axelera ofrece acceso a toda la suite de modelos YOLO para evaluación y desarrollo. Para el despliegue comercial, los clientes deben obtener su propia licencia directamente de Ultralytics mediante el formulario de licencia, lo que garantiza el cumplimiento normativo y favorece la innovación escalable en IA visual para el edge.
Aprovechar los modelos YOLO de Ultralytics a gran escala con el SDK Voyager de Axelera AI#
Con los modelos YOLO de Ultralytics y el SDK Voyager de Axelera AI, los usuarios pueden desplegar aplicaciones de visión artificial precisas y de baja latencia directamente en las unidades de procesamiento de IA Metis. Además, el acceso a varias variantes de YOLO permite a los clientes ajustar el rendimiento según las necesidades específicas de cada aplicación.
Por ejemplo, Axelera AI ha visto cómo sus clientes prueban soluciones basadas en YOLO en diversos ámbitos, como:
- Comercio minorista: Las canalizaciones con varios modelos que combinan estimación de pose, segmentación y detección de objetos pueden ayudar a reducir las pérdidas y hacer un seguimiento del inventario. Estos despliegues funcionan de forma eficiente en plataformas integradas como Raspberry Pi 5, combinada con la AIPU Metis.
- Fabricación: Los clientes pueden ejecutar modelos en paralelo para realizar varias tareas simultáneamente, como la detección de defectos, la clasificación de productos y la estimación de pose, en un único chip, con el fin de mejorar el rendimiento y reducir los costes de hardware.
- Vigilancia: Las capacidades de detección de objetos en tiempo real de YOLO pueden utilizarse para analizar secuencias de vídeo 4K y 8K a resolución completa, lo que permite supervisar la seguridad con gran precisión y conocer la situación en entornos críticos. Esta solución es mucho mejor que reducir la resolución de las cámaras de alta resolución con los métodos tradicionales.
- Sanidad: Las canalizaciones de YOLO optimizadas pueden ayudar a identificar tumores y ofrecer una alta velocidad de inferencia y una precisión fiable en el procesamiento de imágenes médicas en el dispositivo.
Estos casos de uso muestran cómo el hardware de IA para el edge de Axelera AI y los modelos YOLO de Ultralytics impulsan innovaciones de IA visual de alto rendimiento y eficiencia energética en distintos sectores.
Impulsar la próxima ola de IA para el edge con YOLO de Ultralytics#
Axelera AI sigue centrada en ampliar el acceso a la IA para el edge de alto rendimiento y combina hardware potente con modelos de visión fiables para ayudar a sus clientes a crear aplicaciones más inteligentes y rápidas.
Con los modelos YOLO de Ultralytics disponibles a través del SDK Voyager y el hardware de la AIPU Metis, los usuarios pueden desarrollar y escalar fácilmente soluciones de visión artificial en tiempo real en distintos sectores. Esta colaboración respalda a una comunidad cada vez mayor de desarrolladores y empresas que trabajan para acercar la IA al lugar donde se generan los datos y mejorar así la eficiencia, la capacidad de respuesta y la innovación en el edge.
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