オープンコンピューティング、オープンビジョン：Ultralytics YOLO Vision 2026におけるAMD
ROCmの講演、ハンズオンワークショップ、AMD Radeon GPU上でYOLOを実行するデモを通じて、AMDがUltralytics YOLO Vision 2026でオープンコンピューティングをどのように実現したかをご覧ください。
Zinnia Pourdad4 分で読めます
Ultralytics YOLO Vision 2026（YV26）が9月13日に開幕すると、創業者兼CEOのGlenn Jocherはシンプルな考えを示し、イベントの方向性を定めました。それは、ビジョンAIは、オープンで利用しやすく、実際に現場で導入する人々によって形作られるとき、最も大きな価値を生み出すという考えです。
YV26のタイトルスポンサーであるAMDは、そのアイデアを実践する準備を整えて参加し、基調講演、専用の技術ワークショップ、展示フロアでのデモを含む、当日の中でも特に実践的なプレゼンスを示しました。
メインステージ：Ultralytics YOLOとROCmの出会い#
AMDでAIソフトウェアプロダクトエンジニア兼テクニカルスタッフシニアメンバーを務め、AMD ROCm Ambassador Programを率いるAlex Zhangが、AMDの当日の目玉となる講演を行いました。Zhangのセッションでは、PyTorchとROCmを使用してAMD GPU上でUltralytics YOLOモデルを実行するために必要なことを、初期の実験やトレーニングから実運用での推論まで順を追って紹介しました。
図1：Ultralytics YOLO Vision 2026のステージに立つAlex Zhang。
このセッションは、その日の大きなテーマである「オープンなビジョン、現実世界のための構築」に真正面から応えるものでした。ハードウェアの選択を後回しにするのではなく、Zhangの講演では、オープンなコンピューティングがビジョンAIを真にデプロイ可能にする要素の一つとして位置付けられていました。Ultralytics YOLOを本番環境で動かすためだけに、チームが特定のベンダーのスタックに縛られる必要はありません。
ステージからワークショップ、デモフロアへ#
図2：Ultralytics YOLO Vision 2026でのAMDのワークショップ。
AMDは基調講演だけにとどまりませんでした。展示フロアでのデモに加えて、AMDは専用の実践型ワークショップを開催し、メインステージの講演内容をさらに発展させました。少人数のグループを対象に、AMD Radeon上のUltralytics YOLOのファインチューニング、デプロイ、高速化を通じて、単一のAMD Radeon GPU上でUltralytics YOLOを使ったエンドツーエンドのコンピュータービジョンワークフローを構築する方法を紹介しました。
2つ目のワークショップ「AMD RadeonでのUltralytics YOLO26：UltralyticsのチェックポイントからエンドツーエンドのVideo AIパイプラインまで」では、YOLO26xをONNXにエクスポートし、AMD MIGraphXでFP16推論用にコンパイルしたうえで、ハードウェアによるビデオデコード、OpenCV HIPによる前処理、GPU NMS、ハードウェアエンコードに接続する方法を参加者に紹介しました。
どちらのセッションも実際のAMDハードウェア上で実施され、参加者はワークフローをただ見るだけでなく、実際に操作する機会を得ました。
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図3：Ultralytics YOLO Vision 2026で開催されたAMDの2つ目のワークショップ。
イベント全体のストーリーにとって重要だった理由#
UltralyticsがUltralytics YOLO27の近日公開を発表し、Ultralytics PlatformでAutoTrain、Agents、Monitoringを展開した同じ日に行われたAMDの講演とワークショップは、今年のテーマである「実世界向けに構築」の意味を具体的に示しました。それは新しいモデルアーキテクチャだけではなく、チームが実際に必要とする場所で、すでに保有するコンピューティングリソースを使ってモデルを確実に動かせるようにすることでもあります。
YV26でAMDブースを訪れたりセッションに参加したりした人に向けたメッセージは明快でした。ROCmはUltralytics YOLOモデルのトレーニングとデプロイに対応した選択肢であり、AMDは開発者向けの取り組みに実際に投資しています。
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執筆者
グローバルイベントマネージャー · Ultralytics
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