Calcolo aperto, visione aperta: AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026
Scopri come AMD ha portato il calcolo aperto a Ultralytics YOLO Vision 2026 con un intervento su ROCm, workshop pratici e demo con YOLO in esecuzione su GPU AMD Radeon.
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: l’AI per la visione genera più valore quando è aperta, accessibile e plasmata dalle persone che la usano davvero sul campo.
AMD, sponsor principale di YV26, si è presentata pronta a mettere in pratica quell’idea, con una presenza tra le più interattive: un intervento sul palco principale, un workshop tecnico dedicato e demo attive per tutta la giornata.
Il palco principale: Ultralytics YOLO incontra ROCm#
Il momento clou 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. Durante la sessione, Zhang ha spiegato al pubblico cosa serve davvero 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 di Ultralytics YOLO Vision 2026.
La sessione era in piena sintonia con il tema più ampio della giornata: «Visione aperta, progettata per il mondo reale». Invece di trattare la scelta dell’hardware come un ripensamento, Zhang ha presentato l’open compute come parte di ciò che rende l’AI per la visione davvero distribuibile: i team non dovrebbero essere costretti a vincolarsi allo stack di un singolo fornitore solo per eseguire Ultralytics YOLO in produzione.
Dal palco al workshop e all’area demo#
Fig. 2. Workshop di AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026.
AMD non si è fermata al keynote. Oltre alle demo nell’area espositiva, AMD ha organizzato workshop pratici dedicati che hanno approfondito i temi dell’intervento sul palco principale, guidando piccoli gruppi nel fine-tuning, nella distribuzione e nell’accelerazione di Ultralytics YOLO su AMD Radeon: la creazione di un workflow end-to-end di visione artificiale 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 AI end-to-end», ha mostrato ai partecipanti come esportare YOLO26x in ONNX, compilarlo con AMD MIGraphX per l’inferenza FP16 e collegarlo alla decodifica video hardware, al preprocessing OpenCV HIP, a NMS su GPU e alla codifica hardware.
Entrambe le sessioni si sono svolte su hardware AMD reale, offrendo ai partecipanti l’opportunità di provare direttamente i workflow invece di limitarsi a guardarli in azione.
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Fig. 3. Il secondo workshop di AMD a Ultralytics YOLO Vision 2026.
Perché è stato importante per il quadro generale della giornata#
Nello stesso giorno in cui Ultralytics ha annunciato l’imminente arrivo di Ultralytics YOLO27 e lanciato AutoTrain, Agents e Monitoring su Ultralytics Platform, l’intervento e il workshop di AMD hanno ricordato concretamente che la parte «progettata per il mondo reale» del tema di quest’anno non riguarda solo nuove architetture di modelli: significa anche garantire che i modelli possano essere eseguiti ovunque servano davvero ai team, sull’hardware di calcolo che hanno già a disposizione.
Per chi, a YV26, è passato allo stand AMD o ha partecipato alle sessioni, il messaggio era chiaro: ROCm è una soluzione supportata per addestrare e distribuire i modelli Ultralytics YOLO, e AMD sta investendo concretamente per supportare gli sviluppatori.
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