Scopri come la nuova integrazione di esportazione DEEPX portaYOLO Ultralytics sull'hardware AI edge basato su NPU.
Scopri come la nuova integrazione di esportazione DEEPX portaYOLO Ultralytics sull'hardware AI edge basato su NPU.
In Ultralytics stiamo assistendo a una tendenza sempre più marcata verso l'esecuzione di modelli di visione artificiale direttamente sui dispositivi periferici, man mano che l'intelligenza artificiale si integra sempre più profondamente nel mondo fisico. Dalla robotica e dai macchinari industriali alle telecamere intelligenti e ai veicoli autonomi, sempre più sistemi intelligenti devono essere in grado di vedere, comprendere e agire in tempo reale, senza dipendere dal cloud.
Questa nuova ondata di sistemi intelligenti viene definita "IA fisica" e richiede un'elaborazione ad alte prestazioni ed estremamente efficiente dal punto di vista energetico, in grado di operare in modo autonomo nel mondo reale. I sistemi nel mondo reale necessitano di un'IA visiva che funzioni a livello locale, in modo affidabile ed efficiente, su hardware appositamente progettato per l'edge.
YOLO Ultralytics , come Ultralytics , sono progettati per la visione artificiale in tempo reale, ma per sfruttarne appieno il potenziale in ambiente edge è necessaria la giusta combinazione di software e hardware. A tal fine, siamo lieti di annunciare la nostra nuova partnership con DEEPX.
Abbiamo avviato una collaborazione con DEEPX per introdurre una nuova integrazione per l'esportazione, che consente l'implementazione efficiente e ad alte prestazioni deiYOLO Ultralytics sull'hardware NPU di DEEPX. Insieme, stiamo definendo uno standard globale unificato per la progettazione, l'implementazione e la scalabilità dell'IA fisica.
In quanto framework di visione artificiale più diffuso al mondo, Ultralytics gli "occhi" di questi sistemi. In qualità di uno dei produttori di NPU più efficienti, DEEPX fornisce il "cervello" necessario per farli funzionare su larga scala.
Noi di Ultralytics DEEPX crediamo fermamente nei principi di accessibilità, prestazioni e progettazione incentrata sugli sviluppatori, e siamo guidati da questi valori. Unendo gli ecosistemi Ultralytics DEEPX, offriamo un percorso unico e affidabile per l'implementazione commerciale dell'IA visiva, sia che si tratti di una startup nel settore della robotica che sta lanciando il suo primo prodotto, sia che si tratti di un produttore Fortune 500 che sta implementando l'IA visiva in migliaia di stabilimenti.
Ciò significa che:
Prima di addentrarci nella nuova integrazione per l'esportazione, vediamo più nel dettaglio cos'è DEEPX e quale ruolo svolgono le sue NPU nel rendere possibile un'IA fisica efficiente.
DEEPX è un'azienda innovatrice nel settore dei semiconduttori per l'intelligenza artificiale che offre hardware efficiente per l'intelligenza artificiale edge, progettato appositamente per modelli di visione comeYOLO Ultralytics ,YOLO fotogrammi al secondo per watt (FPS/W) senza pari.
I chip DEEPX ridefiniscono il concetto di prestazioni concentrandosi sull'efficienza nel mondo reale piuttosto che su parametri teorici, consentendo agli sviluppatori di ottenere risultati GPU con un consumo energetico notevolmente inferiore.
Ciò che rende l'approccio di DEEPX particolarmente innovativo è il suo design full-stack. L'NPU DX-M1 è stata progettata specificamente per accelerare i modelli computazionali dei modelli di visione artificiale, con raffreddamento passivo e basso consumo energetico, rendendola ideale per implementazioni su scala industriale in cui contano il rapporto prestazioni/watt e l'affidabilità a lungo termine. DX-M1 è in produzione di massa su Samsung Foundry 5nm, con DX-M2 già in programma su Samsung 2nm GAA per estendere questo livello di efficienza nell'era dell'Agentic AI.
Python Ultralytics e Ultralytics offrono un ambiente completo e unificato per l'addestramento, la valutazione e l'implementazione YOLO in tutte e cinque le attività di visione artificiale. Sia che preferiate lavorare con il codice o attraverso un flusso di lavoro visivo intuitivo, entrambi i percorsi vi offrono un metodo coerente e scalabile per portare un modello dai dati all'implementazione.
Grazie a questa partnership, Ultralytics introdotto una nuova integrazione per l'esportazione con DEEPX, che consente di esportare YOLO per l'implementazione sull'hardware NPU DEEPX con un unico comando: format=deepx. L'integrazione è pienamente supportata in tutto Ultralytics , il che significa che gli sviluppatori possono esportare su DEEPX dal Python o direttamente dalla Ultralytics dopo aver annotato e addestrato il proprio modello. Durante l'esportazione, il modello viene compilato e quantizzato in INT8 in un file binario .dxnn ottimizzato, con una calibrazione EMA che garantisce le massime prestazioni dell'NPU senza sacrificare la qualità del modello.
In pratica, ciò significa che i team commerciali possono passare dai dati etichettati a un modello pronto per la produzione in esecuzione sulle NPU DEEPX con soli tre comandi:
Per tutti i dettagli sulla configurazione, compresa l'installazione in fase di esecuzione e la visualizzazione con il visualizzatore di grafici dxtron di DEEPX, consulta la documentazione sull'integrazione di DEEPX.
Ecco alcuni dei principali vantaggi derivanti dall'implementazioneYOLO Ultralytics sull'hardware DEEPX tramite la nuova integrazione:
Quali sono, quindi, alcune delle applicazioni più comuni dell'IA fisica in cuiYOLO Ultralytics possono essere implementati sull'hardware DEEPX in contesti reali?
I moderni sistemi di sorveglianza richiedono un rilevamento in tempo reale senza compromettere la privacy o la connettività.YOLO Ultralytics , in esecuzione sulle NPU DEEPX, consentono alle telecamere di sicurezza e ai sistemi di monitoraggio di analizzare i flussi video a livello locale, identificando persone, veicoli e attività insolite in tempo reale, con un basso consumo energetico e senza dipendere dal cloud. Con l'inasprimento dell'applicazione del GDPR in Europa e l'aumento dei requisiti di residenza dei dati negli appalti pubblici, l'inferenza sul dispositivo diventa un vantaggio sia normativo che tecnico.
Negli stabilimenti e negli impianti di produzione, l'intelligenza artificiale basata sulla visione viene sempre più utilizzata per automatizzare il controllo qualità, il rilevamento dei difetti e il monitoraggio dei processi. La combinazioneYOLO Ultralytics con l'hardware DEEPX consente di effettuare ispezioni direttamente sul dispositivo, garantendo un funzionamento affidabile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, anche in ambienti industriali particolarmente difficili, contribuendo così a ridurre gli sprechi, migliorare la qualità dei prodotti e tutelare la sicurezza dei lavoratori.
Nel campo della robotica, la velocità e la reattività sono fondamentali. Che si tratti di muoversi all’interno di un magazzino, operare in ambienti industriali dinamici o lavorare a fianco degli esseri umani, i robot devono essere in grado di interpretare immediatamente ciò che li circonda.YOLO Ultralytics , in esecuzione sulle NPU DEEPX, consentono ai robot di detect , track e identificare oggetti in tempo reale, garantendo movimenti più sicuri e una maggiore autonomia senza dipendere da una connessione cloud costante.
YOLO Ultralytics e le NPU DEEPX rendono più facile che mai portare l'IA fisica ad alte prestazioni nell'edge computing. Semplificando l'implementazione grazie al nuovo standard "format=deepx" e ottimizzando i modelli per l'hardware a basso consumo energetico di DEEPX, questa partnership contribuisce a colmare il divario tra lo sviluppo e le applicazioni commerciali nel mondo reale. Con la continua crescita dell'IA fisica, questa collaborazione rappresenta un passo avanti verso la realizzazione di un'IA visiva di livello produttivo accessibile, conveniente e scalabile per le aziende di ogni dimensione.
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