Open Compute, Open Vision: AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026

Quando Ultralytics YOLO Vision 2026 (YV26) ha aperto i battenti il 13 settembre, il fondatore e CEO Glenn Jocher ha dato il tono all'evento con un'idea semplice: la Vision AI crea il massimo valore quando è aperta, accessibile e plasmata dalle persone che la implementano davvero sul campo.

AMD, sponsor principale di YV26, si è presentata pronta a mettere in pratica questa idea con una delle presenze più interattive della giornata, tra un intervento sul palco principale, workshop tecnici dedicati e dimostrazioni nell'area espositiva.

Il palco principale: Ultralytics YOLO incontra ROCm#

Il momento centrale della giornata di AMD è stato l'intervento di Alex Zhang, AI Software Product Engineer e Senior Member of Technical Staff presso AMD, dove dirige l'AMD ROCm Ambassador Program. Nel suo intervento, Zhang ha illustrato al pubblico cosa serve concretamente per eseguire i modelli Ultralytics YOLO sulle GPU AMD con PyTorch e ROCm: dalle prime sperimentazioni e dall'addestramento fino all'inferenza nel mondo reale.

Fig. 1. Alex Zhang sul palco a Ultralytics YOLO Vision 2026.

È stato un intervento pienamente in linea con il tema più ampio della giornata: «Visione aperta, pensata per il mondo reale». Invece di considerare la scelta dell'hardware come un ripensamento, Zhang ha presentato il calcolo aperto come parte integrante di ciò che rende la Vision AI davvero implementabile: i team non dovrebbero essere costretti a vincolarsi allo stack di un solo fornitore per far funzionare Ultralytics YOLO in produzione.

Dal palco al workshop e all'area demo#

Fig. 2. Workshop AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026.

AMD non si è limitata al keynote. Oltre alle demo nell'area espositiva, AMD ha tenuto workshop pratici dedicati che hanno approfondito l'intervento sul palco principale, guidando piccoli gruppi nell'ottimizzazione, nell'implementazione e nell'accelerazione di Ultralytics YOLO su AMD Radeon: un flusso di lavoro di computer vision end-to-end con Ultralytics YOLO su una singola GPU AMD Radeon.

Un secondo workshop, «Ultralytics YOLO26 su AMD Radeon: da un checkpoint Ultralytics a una pipeline video IA end-to-end», ha guidato i partecipanti nell'esportazione di YOLO26x in ONNX, nella compilazione con AMD MIGraphX per l'inferenza FP16 e nell'integrazione con decodifica video hardware, pre-elaborazione OpenCV HIP, NMS su GPU e codifica hardware.

Entrambe le sessioni si sono svolte su hardware AMD reale, dando ai partecipanti la possibilità di provare direttamente i flussi di lavoro, invece di limitarsi a guardarli in azione.

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Fig. 3. Secondo workshop di AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026.

Perché è stato importante nel quadro più ampio della giornata#

Annunciato lo stesso giorno in cui Ultralytics ha presentato il prossimo Ultralytics YOLO27 e lanciato AutoTrain, Agents e Monitoring su Ultralytics Platform, l'intervento e il workshop di AMD hanno ricordato concretamente che il tema di quest'anno, «progettato per il mondo reale», non riguarda solo nuove architetture di modelli: significa anche assicurarsi che i modelli funzionino ovunque servano ai team, usando le risorse di calcolo che già hanno.

Per chi ha visitato lo stand AMD o assistito alle sessioni a YV26, il messaggio era chiaro: ROCm è una soluzione supportata per addestrare e implementare i modelli Ultralytics YOLO e AMD sta investendo in attività concrete rivolte agli sviluppatori.

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