En ajoutant les modèles Ultralytics YOLO à son Voyager SDK, Axelera AI a simplifié l’exécution immédiate de solutions de vision par ordinateur en temps réel sur ses unités de traitement de l’IA Metis (AIPU).
Axelera AI est une entreprise européenne de semi-conducteurs qui conçoit des puces d’IA puissantes et économes en énergie pour exécuter la vision par ordinateur en périphérie. Par exemple, ses unités de traitement de l’IA Metis (AIPU) sont utilisées dans des secteurs tels que le commerce de détail, la sécurité et l’industrie manufacturière.
Pour aider ses clients à créer et déployer plus facilement des applications d’IA, Axelera a intégré les modèles Ultralytics YOLO à son Voyager SDK, une plateforme logicielle qui simplifie l’optimisation, le déploiement et l’accélération des modèles sur les AIPU Metis, rendant la vision par ordinateur en temps réel plus rapide, plus simple et plus évolutive.
Redéfinir l’accélération matérielle de la vision par ordinateur#
Fondée en 2021 et basée aux Pays-Bas, Axelera AI s’est donné pour objectif de résoudre un problème fondamental : le matériel d’IA traditionnel était conçu pour le cloud, et non pour la périphérie. Pour combler cet écart, l’entreprise a développé l’AIPU Metis.
Il s’agit d’une puce haute performance et basse consommation conçue spécifiquement pour les charges de travail en périphérie, c’est-à-dire les tâches d’IA exécutées localement sur des appareils où la vitesse, la confidentialité et l’efficacité énergétique sont essentielles.
Elle repose sur sa technologie propriétaire de calcul numérique en mémoire (D-IMC), qui permet de traiter les données directement là où elles sont stockées et réduit considérablement la latence ainsi que la consommation d’énergie. Grâce à une pile logicielle entièrement intégrée et à sa mission de démocratisation de l’IA, Axelera rend l’IA haute performance plus accessible.
Le défi de l’exécution des modèles sur du matériel d’IA en périphérie#
Pour offrir une expérience d’IA fluide en périphérie, Axelera AI cherchait à proposer plus qu’un matériel haute performance. Ses clients avaient également besoin d’une méthode simple et fiable pour exécuter des solutions de vision par ordinateur en temps réel, sans outils complexes ni personnalisations chronophages. De nombreux modèles existants étaient trop volumineux, trop lents ou mal adaptés aux environnements aux ressources limitées.
L’analyse du commerce de détail, l’automatisation des usines et les systèmes de vidéosurveillance s’appuient souvent sur des informations visuelles rapides et précises pour soutenir les opérations. Cependant, les modèles traditionnels et les solutions basées sur le cloud ne peuvent généralement pas répondre aux exigences de faible latence, d’efficacité énergétique et de traitement sur l’appareil propres à ces applications d’IA en périphérie.
Axelera a commencé à rechercher une suite de modèles précise, facile à mettre en œuvre et capable de fonctionner efficacement sur ses unités de traitement de l’IA Metis. La solution idéale devait compléter les capacités de son matériel tout en simplifiant le développement et en accélérant le déploiement pour un large éventail de cas d’usage de l’IA en périphérie.
Accélérer les inférences d’IA en périphérie avec Ultralytics YOLO#
Axelera AI a intégré les modèles Ultralytics YOLO à son Voyager SDK afin d’accélérer et de simplifier la création et le déploiement d’applications d’IA en périphérie, tout en les rendant plus évolutives. Le SDK comprend un zoo de modèles avec des modèles YOLO prêts à l’emploi et automatise l’ensemble du pipeline, notamment le prétraitement, l’inférence et le post-traitement, optimisés pour les unités de traitement de l’IA Metis.
Fig. 1. Unité de traitement de l’IA Metis (AIPU).
Cette intégration permet aux clients d’utiliser immédiatement des modèles Ultralytics YOLO préentraînés ou d’intégrer les leurs, avec une accélération fluide sur le matériel en périphérie. Grâce à la prise en charge de l’exécution parallèle et en cascade des modèles, les AIPU Metis permettent de mettre en place des architectures avancées à plusieurs modèles, comme une estimation de pose suivie d’une segmentation. Cette approche est idéale pour les tâches complexes dans le commerce de détail, la sécurité et l’automatisation industrielle.
L’association des tâches de vision par ordinateur en temps réel prises en charge par les modèles Ultralytics YOLO avec la pile matérielle et logicielle efficace d’Axelera offre des performances exceptionnelles par watt et par dollar. Pour les clients, cela signifie des résultats plus précis, un déploiement plus rapide et un accès simplifié à la mise à l’échelle de la vision par ordinateur en périphérie.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Axelera AI s’est associée à Ultralytics pour intégrer les modèles Ultralytics YOLO à sa plateforme, séduite par leur équilibre exceptionnel entre précision, rapidité et facilité d’utilisation. Grâce à la prise en charge de plusieurs variantes d’Ultralytics YOLO, les clients d’Axelera AI peuvent évaluer un large éventail de charges de travail et de besoins en performances sur l’AIPU Metis.
Dans le cadre d’une licence Ultralytics Enterprise, Axelera donne accès à la suite complète de modèles YOLO pour l’évaluation et le développement. Pour un déploiement commercial, les clients doivent obtenir leur propre licence directement auprès d’Ultralytics via le formulaire de licence, afin de garantir la conformité et de soutenir l’innovation évolutive en vision par ordinateur en périphérie.
Exploiter les modèles Ultralytics YOLO à grande échelle avec le Voyager SDK d’Axelera AI#
Avec les modèles Ultralytics YOLO et le Voyager SDK d’Axelera AI, les utilisateurs peuvent déployer directement sur les unités de traitement de l’IA Metis des applications de vision par ordinateur précises et à faible latence. De plus, l’accès à plusieurs variantes de YOLO permet aux clients d’adapter les performances aux besoins spécifiques de leur application.
Par exemple, Axelera AI a vu ses clients tester des solutions basées sur YOLO dans différents domaines, notamment :
- Commerce de détail : Des pipelines multi-modèles combinant estimation de pose, segmentation et détection d’objets peuvent être utilisés pour des tâches telles que la réduction de la démarque inconnue et le suivi des stocks. Ces déploiements fonctionnent efficacement sur des plateformes embarquées comme le Raspberry Pi 5 associé à l’AIPU Metis.
- Industrie manufacturière : Les clients peuvent utiliser l’exécution parallèle des modèles pour effectuer simultanément des tâches telles que la détection de défauts, la classification de produits et l’estimation de pose sur une seule puce, afin d’améliorer le débit et de réduire les coûts matériels.
- Vidéosurveillance : Les capacités de détection d’objets en temps réel de YOLO peuvent servir à analyser des flux vidéo 4K et 8K en pleine résolution, facilitant une surveillance de la sécurité très précise et une meilleure connaissance de la situation dans les environnements critiques. Cette solution est nettement plus efficace que la réduction d’échelle traditionnelle sur des caméras haute résolution.
- Santé : Les pipelines YOLO optimisés peuvent contribuer à l’identification des tumeurs, en offrant une vitesse d’inférence élevée et une précision fiable pour l’imagerie médicale sur appareil.
Ces cas d’usage montrent comment le matériel d’IA en périphérie d’Axelera AI et les modèles Ultralytics YOLO favorisent des innovations de vision par ordinateur haute performance et économes en énergie dans de nombreux secteurs.
Propulser la prochaine vague d’IA en périphérie avec Ultralytics YOLO#
Alors qu’Axelera AI continue de s’attacher à élargir l’accès à une IA en périphérie haute performance, elle associe un matériel puissant à des modèles de vision fiables pour aider ses clients à créer des applications plus intelligentes et plus rapides.
Grâce aux modèles Ultralytics YOLO disponibles via le Voyager SDK et au matériel AIPU Metis, les utilisateurs peuvent facilement développer et mettre à l’échelle des solutions de vision par ordinateur en temps réel dans différents secteurs. Cette collaboration soutient une communauté croissante de développeurs et d’entreprises qui cherchent à rapprocher l’IA de l’endroit où les données sont créées, améliorant ainsi l’efficacité, la réactivité et l’innovation en périphérie.
Prêt à accélérer ton parcours vers l’IA en périphérie ? Explore notre dépôt GitHub pour découvrir comment les modèles YOLO alimentent des innovations telles que l’IA dans le commerce de détail et la vision par ordinateur dans la logistique. Essaie concrètement nos outils de vision par ordinateur, découvre les options de licence et apprends comment exploiter une vision par ordinateur haute performance et économe en énergie en périphérie.
