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

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、「ビジョンAIは、オープンで、誰もが利用でき、実際に現場へ導入する人々によって形作られるときに、最大の価値を生み出す」というシンプルな考えを打ち出しました。

YV26のタイトルスポンサーであるAMDは、その考えを実践する準備を整えて参加し、メインステージでの講演、専用の技術ワークショップ、終日開催のデモを通じて、特に実践的な存在感を示しました。

メインステージ：Ultralytics YOLOとROCmの出会い#

AMDの当日の目玉は、AMDのAIソフトウェア製品エンジニア兼シニア・メンバー・オブ・テクニカル・スタッフであり、AMD ROCm Ambassador Programを率いるAlex Zhangの講演でした。Zhangは、PyTorchとROCmを使って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環境での推論まで、聴衆に解説しました。

図1. Ultralytics YOLO Vision 2026のステージに立つAlex Zhang。

このセッションは、その日の全体テーマである「オープンビジョン、実世界のために構築」に真正面から応える内容でした。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、オープンコンピューティングがビジョンAIを実際に導入可能にする要素の一つとして取り上げられました。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、デモ会場へ#

図2. Ultralytics YOLO Vision 2026で開催された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。展示会場でのデモに加えて、メインステージでの講演をさらに発展させる実践的なワークショップを開催し、少人数のグループに、AMD RadeonでUltralytics YOLOをファインチューニング、デプロイ、アクセラレーションする方法を解説しました。これは、1台のAMD Radeon GPU上でUltralytics YOLOを使い、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内容でした。

2つ目のワークショップ「AMD Radeon上のUltralytics YOLO26：Ultralyticsのチェックポイントからエンドツーエンドの動画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する方法に加え、ハードウェア動画デコード、OpenCV HIP前処理、GPU NMS、ハードウェアエンコードとの連携について説明しました。

どちらのセッションも実際のAMDハードウェア上で行われ、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。

このイベント全体のストーリーにおいて重要だった理由#

Ultralyticsが今後のUltralytics YOLO27を発表し、Ultralytics PlatformでAutoTrain、Agents、Monitoringを公開したのと同じ日に開催されたAMDの講演とワークショップは、今年のテーマにある「実世界のために構築」が、新しいモデルアーキテクチャだけを指すのではないことを具体的に示しました。チームが実際に必要とする場所で、すでに利用しているコンピューティングリソース上でモデルを動かせるようにすることも重要です。

YV26でAMDブースに立ち寄った方やセッションに参加した方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は開発者に向けた取り組みに実際に投資しています。

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