Axelera AI met en œuvre l'IA Vision à la périphérie avec Ultralytics YOLO

Axelera AI est une société européenne de semi-conducteurs qui fabrique des puces d'intelligence artificielle puissantes et économes en énergie pour l'exécution de la vision par ordinateur à la périphérie. Par exemple, ses unités de traitement Metis AI (AIPU) sont utilisées dans des secteurs tels que la vente au détail, la sécurité et la fabrication.

Pour faciliter la création et le déploiement d'applications d'IA, Axelera a intégré les modèles YOLO d'Ultralytics dans son Voyager SDK, une plateforme logicielle qui rationalise l'optimisation, le déploiement et l'accélération des modèles sur les AIPU de Metis, rendant ainsi l'IA Vision en temps réel plus rapide, plus simple et plus évolutive.

Redéfinir l'accélération matérielle de Vision AI

Fondée en 2021 et basée aux Pays-Bas, Axelera AI a entrepris de résoudre un problème fondamental : le matériel d'IA traditionnel a été conçu pour le nuage, et non pour la périphérie. Pour combler cette lacune, l'entreprise a mis au point 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 s'appuie sur sa technologie propriétaire Digital In-Memory Compute (D-IMC), qui permet de traiter les données directement là où elles sont stockées et de réduire considérablement la latence et la consommation d'énergie. Avec une pile logicielle entièrement intégrée et une mission de démocratisation de l'IA, Axelera rend l'IA haute performance plus accessible.

Le défi de l'exécution de modèles sur du matériel d'IA de pointe

Pour offrir une expérience d'IA transparente à la périphérie, Axelera AI avait pour objectif de fournir plus qu'un matériel de haute performance. Les clients avaient également besoin d'un moyen simple et fiable d'exécuter des solutions de vision par ordinateur en temps réel qui n'impliquaient pas d'outils compliqués ou de personnalisation fastidieuse. De nombreux modèles existants étaient trop volumineux, trop lents ou mal adaptés aux environnements à ressources limitées.

L'analyse du commerce de détail, l'automatisation des usines et les systèmes de surveillance dépendent souvent d'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 de ces applications d'IA en périphérie.

Axelera a commencé à chercher une suite de modèles précise, facile à mettre en œuvre et capable de fonctionner efficacement sur ses unités de traitement Metis AI. La bonne solution devait compléter ses capacités matérielles tout en simplifiant le développement et en accélérant le déploiement dans un large éventail de cas d'utilisation de l'intelligence artificielle.

 Inférences d'IA accélérées à la périphérie avec Ultralytics YOLO

Axelera AI a intégré les modèles YOLO d'Ultralytics dans son SDK Voyager afin de rendre la création et le déploiement d'applications d'intelligence artificielle plus rapides, plus faciles et plus évolutives. Le SDK comprend un Model Zoo avec des modèles YOLO prêts à l'emploi et automatise le pipeline complet, couvrant le prétraitement, l'inférence et le post-traitement, optimisé pour les unités de traitement Metis AI.

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Cette intégration permet aux clients d'utiliser des modèles YOLO pré-entraînés d'Ultralytics ou d'apporter leurs propres modèles, avec une accélération transparente sur le matériel de périphérie. Grâce à la prise en charge de l'exécution parallèle et en cascade des modèles, les AIPU de Metis permettent des configurations multimodèles avancées telles que l'estimation de la pose suivie de la segmentation. Cette solution est idéale pour les tâches complexes dans les domaines de la vente au détail, de la sécurité et de l'automatisation industrielle.

La combinaison des tâches de vision en temps réel supportées par les modèles YOLO d'Ultralytics et 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 une barrière plus faible à la mise à l'échelle de l'IA de vision à la périphérie.

Pourquoi choisir les modèles YOLO d'Ultralytics ?

Axelera AI s'est associée à Ultralytics pour intégrer les modèles YOLO d'Ultralytics dans sa plateforme en raison de 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 de performance sur l'AIPU Metis.

Grâce à une licence d'entreprise Ultralytics, 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, garantissant ainsi la conformité et soutenant l'innovation évolutive dans le domaine de l'IA Vision à la périphérie.

Exploiter les modèles YOLO d'Ultralytics à grande échelle avec le SDK Voyager d'Axelera AI

Avec les modèles YOLO d'Ultralytics et le SDK Voyager d'Axelera AI, les utilisateurs peuvent déployer des applications de vision artificielle précises et à faible latence directement sur les unités de traitement Metis AI. De plus, l'accès à plusieurs variantes de YOLO permet aux clients d'ajuster les performances en fonction des besoins spécifiques de leur application.

Par exemple, Axelera AI a vu des clients tester des solutions alimentées par YOLO dans une variété de domaines tels que :

• Commerce de détail : Des pipelines multi-modèles combinant l'estimation de la pose, la segmentation et la détection d'objets peuvent être utilisés pour prendre en charge des tâches telles que la réduction de la démarque inconnue et le suivi des stocks. Ces déploiements fonctionnent efficacement sur des plateformes embarquées telles que le Raspberry Pi 5 associé à l'AIPU Metis.
  
  
• Fabrication : Les clients peuvent utiliser l'exécution parallèle de modèles pour effectuer des tâches simultanées, telles que la détection des défauts, la classification des produits et l'estimation de la pose, sur une seule puce afin d'améliorer le débit et de réduire les coûts du matériel.
  
  
• Surveillance : Les capacités de détection d'objets en temps réel de YOLO peuvent être utilisées pour analyser les flux vidéo 4K et 8K en pleine résolution, ce qui facilite la surveillance de la sécurité et la connaissance de la situation dans les environnements critiques. Il s'agit d'une solution bien meilleure que la réduction d'échelle traditionnelle 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'utilisation montrent comment le matériel Edge AI d'Axelera AI et les modèles YOLO d'Ultralytics permettent des innovations Vision AI à haute performance et à faible consommation d'énergie dans tous les secteurs d'activité.

La prochaine vague d'intelligence artificielle avec Ultralytics YOLO

Axelera AI continue de se concentrer sur l'élargissement de l'accès à l'IA de pointe haute performance, en associant du matériel puissant et des modèles de vision fiables pour aider les clients à créer des applications plus intelligentes et plus rapides. 

Avec les modèles YOLO d'Ultralytics disponibles via le SDK Voyager et le matériel AIPU Metis, les utilisateurs peuvent facilement développer et mettre à l'échelle des solutions de vision par ordinateur en temps réel dans tous les secteurs d'activité. Cette collaboration soutient une communauté croissante de développeurs et d'entreprises qui s'efforcent de rapprocher l'IA de l'endroit où les données sont créées, améliorant ainsi l'efficacité, la réactivité et l'innovation à la périphérie.

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