Ultralytics YOLOv8とIntelのOpenVINOで推論速度を向上させましょう

人工知能モデルのデプロイでは、速度と効率が非常に重要です。Ultralyticsは、Intelハードウェア上で最適化されたAIモデルをより簡単にデプロイできる、IntelのOpenVINO™ツールキットとの最新の統合を発表します。このIntelとの連携では、Ultralytics YOLOv8モデルの性能とIntelのOpenVINO™の効率性を組み合わせ、CPUで最大3倍の高速化を実現します。また、統合GPU、専用GPU、VPUなど、Intelの幅広いハードウェアエコシステム全体で性能が向上します。

この統合の特長#

IntelのOpenVINO™ツールキットは、Intelハードウェア全体でAIモデルの性能を最大化するよう設計されています。OpenVINO™はビジョン以外にも、言語処理から音声分析まで、さまざまなタスクに対応しています。YOLOv8モデルをOpenVINO™向けに最適化することで、Ultralyticsはユーザーがより高速で効率的なAI推論を利用できるよう支援します。動画分析、スマートシティ、次世代の小売向けアプリケーションの開発に活用できます。

Ultralytics YOLOv8モデルをエクスポートし、OpenVINO™での推論に向けて最適化する方法を詳しく知りたい方は、YOLOv8をOpenVINOにエクスポートする手順ガイドをご覧ください。

プロセスの概要#

Ultralytics YOLOv8モデルを、速度と効率性に特化した形式へ直接エクスポートできると想像してみてください。この統合では、それが実現します。わずか数行のコードで、開発者はYOLOv8モデルをOpenVINO™対応版に変換し、Intelが提供するハードウェアアクセラレーションを活用できます。これにより、これまで計算上の制約で実行が難しかったAIアプリケーションも、実用的に動かせるようになります。

OpenVINOの利点：AI開発を簡素化#

UltralyticsとIntelの統合は、AI開発プロセスを実用面で前進させる取り組みです。YOLOv8とOpenVINO™を組み合わせることで、開発者は多くの分野のコンピューティングを支えるIntel® CPUを効率的に活用できます。これにより、AIを実用的なアプリケーションで利用しやすく、効率的にします。

OpenVINO™を使うと推論プロセスが最適化され、Ultralytics YOLOv8モデルを実環境で効率的に実行できます。高価なGPU構成を用意せずに幅広いデバイスへAIソリューションを迅速にデプロイできるため、スマートシティ構想や小売の顧客体験などの分野で、可能性が広がります。

実環境でのメリット#

• パフォーマンスの向上： CPUでAI推論を最大3倍高速化し、Intelの幅広いハードウェアではさらなる高速化を実現できます。
• 柔軟なデプロイ： アプリケーションを一度作成すれば、追加のコード変更なしで、CPUからVPUまでIntelのハードウェアエコシステムのあらゆる環境にデプロイできます。
• 使いやすさ： ディープラーニングの専門家でなくても、AIモデルの最適化を段階的に学べる80以上のチュートリアルを利用できます。

成功事例：説得力のあるベンチマーク#

UltralyticsとIntelは、さまざまな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実施し、この統合を検証しました。その結果、Intel Data Center GPU Flex Seriesから最新のXeon CPUまで、OpenVINO™で最適化されたモデルは、精度を損なうことなく、最適化されていないモデルより一貫して高速に動作することが示されました。

図1. モデルサイズと形式別の画像あたりの推論時間（Xeon CPU）

AIを実世界へ#

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。開発者がAIを実世界のアプリケーションに、より簡単かつ効率的に導入できるよう支援するものです。高速な物体検出によるセキュリティシステムの強化から、インテリジェントな分析を活用した魅力的な小売体験の創出まで、Ultralytics YOLOv8とIntel OpenVINO™の統合は、新世代のAIアプリケーションを支援します。

今すぐ始めましょう。#

この統合を実際に試すには、YOLOv8モデルをOpenVINO™にエクスポートし、お使いのIntelハードウェアでベンチマークを実行してください。詳細と手順については、OpenVINO統合ドキュメントページをご覧ください。