Ultralytics YOLOv8 Intel OpenVINO™でAI推論を3倍高速化。ビデオ解析、スマートシティ、小売業向けに、CPUとGPUにまたがるAI展開を変革します。OpenVINO™でAIモデルを最適化するためのガイドをご覧ください。

Ultralytics YOLOv8 Intel OpenVINO™でAI推論を3倍高速化。ビデオ解析、スマートシティ、小売業向けに、CPUとGPUにまたがるAI展開を変革します。OpenVINO™でAIモデルを最適化するためのガイドをご覧ください。

急速に進化する人工知能の世界では、スピードと効率が最も重要です。Ultralytics 、AIモデルの展開に革命をもたらすことを約束するIntelOpenVINO™ツールキットとの最新の統合を共有できることに興奮しています。このコラボレーションは Ultralytics YOLOv8モデルのパワーとIntelOpenVINO™の効率性を融合させ、CPU上で最大3倍のスピードアップを実現し、統合GPU、専用GPU、VPUを含むIntel広範なハードウェア・エコシステム全体で強化されたパフォーマンスを提供します。
IntelOpenVINO™ツールキットは、Intel ハードウェア全体でAIモデルのパフォーマンスを最大化するように設計されています。OpenVINO™は言語処理から音声分析まで、様々なタスクの処理に優れています。Ultralytics 、YOLOv8 モデルをOpenVINO™用に最適化することで、ユーザーが映像解析、スマートシティ、次世代小売業向けのアプリケーションを開発しているかどうかにかかわらず、より高速なだけでなく、より効率的なAI推論を享受できることを保証します。
Ultralytics YOLOv8 モデルをOpenVINO™で推論するためにエクスポートし、最適化する方法の詳細については、ビデオチュートリアルをご覧ください:
YOLOv8 モデルを、スピードと効率のために作られたフォーマットに直接エクスポートできることを想像してみてください。それこそが、この統合が提供するものです。わずか数行のコードで、開発者はYOLOv8 モデルをOpenVINO™互換バージョンに変換することができ、Intel提供するハードウェア・アクセラレーションを利用することができます。このプロセスは単なるスピードの問題ではなく、これまで計算上の制約によって制限されていたAIアプリケーションの新たな可能性を解き放つものなのです。
Ultralytics Intel 統合は、AI開発プロセスにおける変革の一歩です。YOLOv8 OpenVINO™の融合により、開発者は様々な分野のコンピューティングの中心的存在であるインテル® CPUを利用する効率的なルートを得ることができます。この統合により、実用的なアプリケーションにおけるAIのアクセシビリティと効率が大幅に向上します。
OpenVINO™を活用することで、推論プロセスが最適化され、YOLOv8 モデルが最先端であるだけでなく、実世界の効率に最適化されていることが保証されます。これにより、高価なGPU セットアップの必要性を回避し、幅広いデバイスに洗練されたAIソリューションを迅速に展開することが可能になります。その結果、かつては計算障壁によって制限されていたアプリケーションの範囲が拡大し、スマートシティ・イニシアチブの進歩や小売店の顧客体験の向上に道を開くことになる。
Ultralytics Intel 、様々なIntel ハードウェアプラットフォームでYOLOv8 モデルのベンチマークを行い、統合をテストしました。その結果は、OpenVINO™で最適化されたモデルが、精度を落とすことなく、常に同等のモデルを速度で凌駕するという、印象的なものでした。Intel データセンターGPU Flexシリーズから最新のXeon CPUまで、ベンチマークは、この統合がAIの展開に変革をもたらすことを強調しています。

この統合は、単なる数値やベンチマークにとどまりません。イノベーターや開発者が、かつてないほど簡単かつ効率的にAIを実世界のアプリケーションに導入できるようにするものです。より高速な物体検出によるセキュリティシステムの強化であれ、インテリジェントな分析によるより魅力的な小売体験の創造であれ、Ultralytics YOLOv8 Intel OpenVINO™の統合は、AIアプリケーションの新時代を力づけることになるでしょう。
Ultralytics IntelAIの未来を受け入れよう。YOLOv8 モデルとOpenVINO™の包括的な統合により、比類のないパフォーマンスと効率を実現します。この強力なコラボレーションを最大限に活用するための詳細とステップバイステップのガイドについては、OpenVINO Integration Docsページをご覧ください。