Ultralytics YOLO27:
インテグレーション

Ultralytics YOLOv8とIntelのOpenVINOで、より高速な推論速度を実現

Ultralytics YOLOv8とIntel OpenVINO™で、AI推論を3倍高速化します。ビデオ分析、スマートシティ、小売業におけるCPUとGPU全体のAIデプロイメントを変革します。OpenVINO™でAIモデルを最適化する方法をガイドでご覧ください。

PAPaula Derrenger4 min read
Intel OpenVINOによるUltralytics YOLOv8の高速推論

急速に進化する人工知能の世界では、速度と効率が極めて重要です。Ultralyticsは、AIモデルのデプロイ方法に革命をもたらすことが期待される、IntelのOpenVINO™ツールキットとの最新の統合を発表できることを嬉しく思います。この連携により、Ultralytics YOLOv8モデルのパワーとIntelのOpenVINO™の効率性を融合し、CPUで最大3倍の高速化を実現するとともに、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パフォーマンスを向上させます。

この統合の何が特別なのでしょうか?#

IntelのOpenVINO™ツールキットは、Intelハードウェア全体でAIモデルのパフォーマンスを最大化するように設計されています。ビジュアル処理だけが対象ではありません。OpenVINO™は、言語処理から音声分析まで、さまざまなタスクに優れています。YOLOv8のモデルをOpenVINO™向けに最適化することで、Ultralyticsは、ビデオ分析、スマートシティ、次世代の小売業向けアプリケーションを開発する場合でも、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にします。

Ultralytics YOLOv8モデルをOpenVINO™での推論向けにエクスポートおよび最適化する方法について詳しく説明したチュートリアル動画をご覧ください。

プロセスを詳しく見る#

Ultralytics YOLOv8モデルを、速度と効率性に合わせて設計され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。この統合は、まさにそれを実現します。わずか数行のコードで、開発者はYOLOv8モデルをOpenVINO™互換バージョンに変換し、Intelが提供するハードウェアアクセラレーションをすぐに活用できるようになります。このプロセスは速度だけに関するものではありません。これまで計算上の制約によって制限されていたAIアプリケーションに、新たな可能性をもたらすものです。

OpenVINOの利点:AI開発を簡素化#

UltralyticsとIntelの統合は、AI開発プロセスにおける変革的なステップです。YOLOv8とOpenVINO™を融合することで、開発者は、さまざまな分野のコンピューティングの中核を担うIntel® CPUを効率的に活用できるようになります。この連携により、実用的なアプリケーションにおけるAIの利用しやすさと効率性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、Ultralytics YOLOv8モデルは最先端であるだけでなく、実環境で効率的に動作するよう最適化されます。これにより、高額なGPU環境を必要とせず、幅広いデバイスに高度なAIソリューションを迅速にデプロイできます。その結果、これまで計算上の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広がり、スマートシティの取り組みの発展や、小売業における顧客体験の向上への道が開かれます。

実環境でのメリット#

  • パフォーマンスの向上: CPUで最大3倍高速なAI推論を体験でき、Intelのハードウェア全体でさらに大幅な高速化を実現します。
  • 柔軟なデプロイ: アプリケーションを一度作成すれば、コードを追加変更することなく、CPUからVPUまで、Intelのハードウェアエコシステムのどこにでもデプロイできます。
  • 使いやすさ: ディープラーニングの専門家でなくても、AIモデルの最適化を手順に沿って学べる80以上のチュートリアルを利用できます。

成功事例:結果が物語るベンチマーク#

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モデルをベンチマークし、この統合を検証しました。結果は非常に впечат的で、OpenVINO™最適化モデルは、精度を損なうことなく、速度において一貫して対応モデルを上回りました。Intel Data Center GPU Flex Seriesから最新のXeon CPUまで、ベンチマーク結果は、この統合がAIデプロイに与える変革的な影響を明確に示しています。

Xeon CPU上でのモデルサイズおよび形式別の画像ごとの推論時間

図1. モデルサイズおよび形式別の画像ごとの推論時間(Xeon CPU)

AIを実環境へ#

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。イノベーターや開発者が、これまでにない容易さと効率性でAIを実環境のアプリケーションに導入できるようにするものです。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、インテリジェント分析による小売体験の向上まで、Ultralytics YOLOv8とIntel OpenVINO™の統合は、AIアプリケーションの新時代を切り開きます。

今すぐ始めましょう!#

UltralyticsとIntelとともに、AIの未来を切り開きましょう。YOLOv8モデルとOpenVINO™の包括的な統合を活用し、比類のないパフォーマンスと効率性を実現してください。この強力な連携を最大限に活用するための詳細情報とステップバイステップガイドについては、OpenVINO統合ドキュメントページをご覧ください。

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