Voyager SDKにUltralytics YOLOモデルを追加することで、Axelera AIは、顧客がMetis AI処理ユニット（AIPU）上でリアルタイムのコンピュータービジョンソリューションをすぐに実行できるよう、シンプルな環境を実現しました。
Axelera AIは、エッジでコンピュータービジョンを実行するための高性能かつエネルギー効率に優れたAIチップを開発する欧州の半導体企業です。たとえば、同社のMetis AI処理ユニット（AIPU）は、小売、セキュリティ、製造などの業界で利用されています。
顧客がAIアプリケーションをより容易に構築・デプロイできるよう、AxeleraはUltralytics YOLOモデルをVoyager SDKに統合しました。Voyager SDKは、Metis AIPU上でのモデルの最適化、デプロイ、アクセラレーションを効率化するソフトウェアプラットフォームであり、リアルタイムVision AIをより高速、シンプル、かつスケーラブルにします。
Vision AIハードウェアアクセラレーションを再定義#
2021年に設立され、オランダを拠点とするAxelera AIは、従来のAIハードウェアがエッジではなくクラウド向けに構築されているという根本的な課題の解決に取り組みました。このギャップを埋めるため、同社はMetis AIPUを開発しました。
これは、エッジワークロード、つまり速度、プライバシー、エネルギー効率が重要となるデバイス上でローカルに実行されるAIタスク向けに特別に設計された、高性能・低消費電力チップです。
このチップは、独自のデジタル・インメモリ・コンピュート（D-IMC）技術を基盤としており、データを保存場所で直接処理できるため、レイテンシとエネルギー消費を大幅に削減します。ソフトウェアスタックを完全に統合し、AIの民主化を目指すAxeleraは、高性能AIをより利用しやすくしています。
エッジAIハードウェアでモデルを実行する際の課題#
エッジでシームレスなAIエクスペリエンスを提供するため、Axelera AIは高性能なハードウェアだけでなく、複雑なツールや時間のかかるカスタマイズを必要としない、リアルタイムのコンピュータービジョンソリューションを実行するためのシンプルで信頼性の高い方法も提供しようとしました。既存のモデルの多くは大きすぎる、遅すぎる、またはリソースに制約のある環境に適していませんでした。
小売分析、工場自動化、監視システムでは、業務を支援するために高速かつ正確な視覚的インサイトが必要になることがよくあります。しかし、従来のモデルやクラウドベースのソリューションでは、こうしたエッジAIアプリケーションに求められる低レイテンシ、エネルギー効率、デバイス上での処理要件を満たせないことが一般的です。
Axeleraは、正確で実装しやすく、Metis AI処理ユニット上で効率的に実行できるモデルスイートを探し始めました。適切なソリューションは、同社のハードウェア性能を補完しながら開発を簡素化し、幅広いエッジAIのユースケースでのデプロイを迅速化するものでした。
Ultralytics YOLOによるエッジでのAI推論の高速化#
Axelera AIは、エッジAIアプリケーションの構築とデプロイをより高速、容易、かつスケーラブルにするため、Ultralytics YOLOモデルをVoyager SDKに統合しました。SDKにはすぐに使用できるYOLOモデルを収録したModel Zooが含まれており、Metis AI処理ユニット向けに最適化された前処理、推論、後処理を含むパイプライン全体を自動化します。
図1. Metis AI処理ユニット（AIPU）。
この統合により、顧客は学習済みのUltralytics YOLOモデルをすぐに使用したり、独自のモデルを持ち込んだりしながら、エッジハードウェア上でシームレスなアクセラレーションを利用できます。並列およびカスケード型のモデル実行に対応しているため、Metis AIPUでは、ポーズ推定に続けてセグメンテーションを行うような高度なマルチモデル構成も実現できます。これは、小売、セキュリティ、産業オートメーションにおける複雑なタスクに適しています。
Ultralytics YOLOモデルがサポートするリアルタイムのコンピュータービジョンタスクと、Axeleraの効率的なハードウェアおよびソフトウェアスタックを組み合わせることで、ワット当たり、ドル当たりの卓越した性能を実現します。顧客にとってこれは、より正確な結果、より迅速なデプロイ、そしてエッジでVision AIをスケールする際の障壁の低減を意味します。
なぜUltralytics YOLOモデルを選ぶのか#
Axelera AIは、精度、速度、使いやすさの優れたバランスを実現するため、Ultralyticsと提携してUltralytics YOLOモデルを同社のプラットフォームに統合しました。複数のUltralytics YOLOバリアントに対応することで、Axelera AIの顧客はMetis AIPU上で幅広いワークロードや性能要件を評価できます。
Ultralytics Enterprise Licenseを通じて、Axeleraは評価と開発のためのYOLOモデルスイート全体へのアクセスを提供します。商用デプロイの場合、コンプライアンスを確保し、Vision AI at the edgeにおけるスケーラブルなイノベーションを支援するため、顧客はライセンスフォームを介してUltralyticsから直接、自社のライセンスを取得する必要があります。
Axelera AIのVoyager SDKでUltralytics YOLOモデルを大規模に活用#
Ultralytics YOLOモデルとAxelera AIのVoyager SDKを使用すると、ユーザーは高精度・低レイテンシのコンピュータービジョンアプリケーションをMetis AI処理ユニット上に直接デプロイできます。また、複数のYOLOバリアントを利用できるため、顧客はアプリケーション固有のニーズに応じて性能を調整できます。
たとえば、Axelera AIでは、顧客が次のようなさまざまな分野でYOLOを活用したソリューションをテストしています。
- 小売: ポーズ推定、セグメンテーション、物体検出を組み合わせたマルチモデルパイプラインを、万引きや在庫の削減・追跡などのタスクに活用できます。これらのデプロイは、Metis AIPUと組み合わせたRaspberry Pi 5のような組み込みプラットフォーム上で効率的に実行されます。
- 製造: 顧客は並列モデル実行を利用して、欠陥検出、製品分類、ポーズ推定などのタスクを単一のチップ上で同時に実行し、スループットを向上させながらハードウェアコストを削減できます。
- 監視: YOLOのリアルタイム物体検出機能を使用すると、4Kおよび8Kのビデオストリームをフル解像度で分析でき、重要な環境における高精度な安全監視と状況認識を実現できます。これは、高解像度カメラで従来行われていたダウンスケーリングよりもはるかに優れたソリューションです。
- ヘルスケア: 最適化されたYOLOパイプラインは腫瘍の特定を支援し、デバイス上の医用画像処理において高速な推論と信頼性の高い精度を提供します。
これらのユースケースは、Axelera AIのエッジAIハードウェアとUltralytics YOLOモデルが、さまざまな業界で高性能かつエネルギー効率に優れたVision AIイノベーションを実現する方法を示しています。
Ultralytics YOLOでエッジAIの次の波を推進#
Axelera AIは高性能なエッジAIへのアクセス拡大に引き続き注力し、強力なハードウェアと信頼性の高いビジョンモデルを組み合わせて、顧客がよりスマートで高速なアプリケーションを構築できるよう支援しています。
Voyager SDKとMetis AIPUハードウェアを通じてUltralytics YOLOモデルを利用できるため、ユーザーは業界を問わず、リアルタイムのコンピュータービジョンソリューションを容易に開発・スケールできます。このコラボレーションは、データが生成される場所の近くにAIを導入し、エッジでの効率、応答性、イノベーションを向上させようとする開発者や企業の成長するコミュニティを支援します。
エッジAIの取り組みを加速する準備はできていますか。GitHubリポジトリで、YOLOモデルが小売におけるAIや物流におけるコンピュータービジョンなどのイノベーションをどのように支えているかをご覧ください。Vision AIツールを実際に使い、ライセンスオプションについて学び、エッジで高性能かつエネルギー効率に優れたコンピュータービジョンを実現する方法をご確認ください。
