Axelera AIは、Ultralytics YOLOでエッジでのVision AIを可能にします

Axelera AIは、エッジでコンピュータビジョンを実行するための強力でエネルギー効率の高いAIチップを構築するヨーロッパの半導体会社です。たとえば、彼らのMetis AI Processing Units（AIPU）は、小売、セキュリティ、製造などの業界で使用されています。

顧客がAIアプリケーションをより簡単に構築および展開できるようにするために、AxeleraはUltralytics YOLOモデルをVoyager SDKに統合しました。これは、Metis AIPUでのモデルの最適化、展開、および高速化を合理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の再定義

2021年に設立され、オランダに拠点を置くAxelera AIは、根本的な問題を解決するために設立されました。従来のAIハードウェアは、エッジではなく、クラウド向けに構築されていました。このギャップを埋めるために、同社はMetis AIPUを開発しました。 

これは、エッジワークロード向けに特別に設計された、高性能かつ低電力のチップです。エッジワークロードとは、速度、プライバシー、エネルギー効率が重要なデバイス上でローカルに実行されるAIタスクのことです。

Axeleraの独自技術であるDigital In-Memory Compute（D-IMC）テクノロジーによって支えられており、データが保存されている場所で直接処理できるようになり、レイテンシーとエネルギー消費が大幅に削減されます。完全に統合されたソフトウェアスタックとAIの民主化という使命により、Axeleraは高性能AIをより身近なものにしています。

エッジAIハードウェアでモデルを実行する上での課題

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に、Axelera AIは高性能ハードウェア以上のものを提供することを目指しました。顧客はまた、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必要としていました。既存のモデルの多くは、大きすぎる、遅すぎる、またはリソースが限られた環境には適していませんでした。

小売分析、工場自動化、および監視システムは、多くの場合、業務をサポートするために高速かつ正確な視覚的洞察に依存しています。ただし、従来のモデルとクラウドベースのソリューションは通常、これらのエッジAIアプリケーションの低遅延、エネルギー効率、およびオンデバイス処理の要件を満たすことができません。

Axeleraは、正確で実装が容易、かつ自社のMetis AI Processing Units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、ハードウェア機能を補完しつつ、開発を簡素化し、広範なエッジAIユースケースにおける展開を加速するはずでした。

 Ultralytics YOLOによるエッジでのAI推論の加速

Axelera AIは、エッジAIアプリケーションの構築と展開をより迅速、容易、かつスケーラブルにするために、Ultralytics YOLOモデルをVoyager SDKに統合しました。このSDKには、すぐに使用できるYOLOモデルを備えたModel Zooが含まれており、Metis AI Processing Units向けに最適化された、前処理、推論、後処理を網羅する完全なパイプラインを自動化します。

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この統合により、顧客はトレーニング済みのUltralytics YOLOモデルをすぐに使用したり、独自のものを使用したりでき、エッジハードウェアでのシームレスな高速化が可能です。並列およびカスケードモデルの実行をサポートすることで、Metis AIPUは、姿勢推定に続い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設定を可能にします。これは、小売、セキュリティ、および産業オートメーションにおける複雑なタスクに最適です。

Ultralytics YOLOモデルによってサポートされるリアルタイムのコンピュータビジョンタスクと、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の組み合わせにより、ワットあたりおよびドルあたりの卓越したパフォーマンスが実現します。お客様にとって、これはより正確な結果、より迅速な展開、そしてエッジでのVision AIのスケーリングに対する障壁の低下を意味します。

Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由

Axelera AIは、Ultralytics YOLOモデルの卓越した精度、速度、使いやすさのバランスに着目し、Ultralyticsと提携して、Ultralytics YOLOモデルを自社のプラットフォームに統合しました。複数のUltralytics YOLOバリアントをサポートすることで、Axelera AIの顧客は、Metis AIPU上で幅広いワークロードとパフォーマンスニーズを評価できます。

Ultralyticsエンタープライズライセンスを通じて、Axeleraは評価および開発のためにYOLOモデルのフルスイートへのアクセスを提供します。商用展開の場合、お客様はライセンスフォームからUltralyticsから直接独自のライセンスを取得する必要があります。これにより、コンプライアンスが確保され、エッジでのVision AIにおけるスケーラブルなイノベーションがサポートされます。

Axelera AIのVoyager SDKによるUltralytics YOLOモデルの大規模活用

Ultralytics YOLOモデルとAxelera AIのVoyager SDKを使用することで、ユーザーは正確で低遅延のコンピュータビジョンアプリケーションをMetis AI Processing Unitsに直接デプロイできます。また、複数のYOLOバリアントにアクセスできるため、顧客はアプリケーションの特定のニーズに基づいてパフォーマンスを調整できます。

例えば、Axelera AIは、顧客がYOLOを活用したソリューションを、次のようなさまざまな分野でテストしているのを見てきました。

• Retail: 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使用して、シュリンクリダクションや在庫追跡などのタスクをサポートできます。これらのデプロイメントは、Metis AIPUと組み合わせたRaspberry Pi 5などの組み込みプラットフォームで効率的に実行されます。
  
  
• 製造業：お客様は、並列モデル実行を使用して、単一のチップ上で欠陥検出、製品分類、姿勢推定などのタスクを同時に実行し、スループットを向上させ、ハードウェアコストを削減できます。
  
  
• 監視: YOLOのリアルタイムな物体検出機能は、4Kおよび8Kのビデオストリームをフル解像度で分析するために使用でき、重要な環境における高精度な安全監視と状況認識を促進します。これは、高解像度カメラでの従来的なダウンサンプリングよりもはるかに優れたソリューションです。
  
  
• 医療： 最適化されたYOLOパイプラインは、腫瘍の識別をサポートし、オンデバイスの医療画像処理に高い推論速度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、業界全体で高性能でエネルギー効率の高いVision AIイノベーションをどのように実現するかを示しています。

Ultralytics YOLOでエッジAIの次なる波を牽引

Axelera AIは、高性能エッジAIへのアクセス拡大に引き続き注力しており、強力なハードウェアと信頼性の高いビジョンモデルを結集して、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および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、ユーザーはリアルタイムのコンピュータビジョンソリューションを簡単に開発し、業界全体に拡張できます。このコラボレーションは、AIをデータの生成場所に近づけ、エッジでの効率、応答性、イノベーションを向上させるために取り組んでいる、成長を続ける開発者と企業のコミュニティをサポートします。

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