Voyager SDKにUltralytics YOLOモデルを追加することで、Axelera AIは、顧客がMetis AI Processing Units（AIPUs）上で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すぐに実行できるようにしました。
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高性能で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 Processing Units（AIPUs）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簡単に構築、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 AIPUs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、リアルタイムのVision AIをより高速、簡単、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する#
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問題の解決に乗り出しました。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なデバイス上でローカルに実行されるAIタスク専用に設計された、高性能かつ低消費電力のチップです。
このチップは独自のDigital In-Memory Compute（D-IMC）技術を採用しており、データが保存されている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できます。ソフトウェアスタックを完全に統合し、AIの民主化を使命とする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体験を提供するため、Axelera AIは高性能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ビジョンソリューションを簡単かつ確実に実行する方法も顧客に提供しようとしました。既存のモデルの多くはサイズが大きすぎる、処理が遅すぎる、またはリソースが限られた環境に適していないという問題がありました。
小売分析、工場の自動化、監視システムでは、業務を支えるために高速で正確な画像分析が必要と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必要な低レイテンシ、エネルギー効率、デバイス上での処理要件を通常満たせません。
Axeleraは、正確で実装しやすく、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であれば、同社のハードウェア機能を補完しながら開発を簡素化し、幅広いエッジAIのユースケースでデプロイを迅速化できます。
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、簡単、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にはすぐに使えるYOLOモデルを備えたModel Zooが含まれており、前処理、推論、後処理を網羅するパイプライン全体を自動化し、Metis AI Processing Units向けに最適化しています。
図1. Metis AI Processing Unit（AIPU）。
この統合により、顧客は学習済みのUltralytics YOLOモデルをそのまま使用することも、独自モデルを持ち込むこともでき、エッジハードウェア上でシームレスに高速化できます。並列実行とカスケード型のモデル実行に対応するMetis AIPUでは、姿勢推定の後にセグメンテーションを実行するような高度なマルチモデル構成が可能です。小売、セキュリティ、産業オートメーションの複雑なタスクに最適です。
Ultralytics YOLOモデルが対応す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を組み合わせることで、消費電力およびコストあたりの優れたパフォーマンスを実現します。顧客にとっては、より正確な結果、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導入障壁の低減につながります。
Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由#
Axelera AIは、精度、速度、使いやすさのバランスに優れたUltralytics YOLOモデルを自社プラットフォームに統合するため、Ultralyticsと提携しました。複数のUltralytics YOLOバリエーションに対応することで、Axelera AIの顧客はMetis AIPU上で幅広いワークロードと性能要件を評価できます。
Ultralytics Enterprise Licenseを通じて、Axeleraは評価と開発に必要なYOLOモデル一式を利用できるようにしています。商用デプロイの場合、コンプライアンスを確保し、エッジでのVision AIのスケーラブルなイノベーションを支えるため、顧客はライセンスフォームからUltralyticsに直接申請し、独自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、ユーザーは正確で低レイテンシのコンピュータビジョンアプリケーションをMetis AI Processing Units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合わせてパフォーマンスを調整できます。
たとえば、Axelera AIでは、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ます。
- 小売: 姿勢推定、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は、ロスの削減や在庫管理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などの組み込みプラットフォーム上で効率的に実行できます。
- 製造: 顧客は並列モデル実行を利用し、欠陥検出、製品分類、姿勢推定などのタスクを1つのチップ上で同時に実行して、スループットを高め、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活用すれば、4Kおよび8Kの動画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把握が可能になります。高解像度カメラの映像を従来の方法でダウンスケーリングするよりも、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支援し、デバイス上での医用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、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の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の次の波を推進#
Axelera AIは、高性能なエッジAIをより多くの人が利用できるようにする取り組みを続けており、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、高性能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ビジョンソリューションを簡単に開発し、スケールできます。この連携は、データが生成される場所にAIを近づけ、エッジで効率、応答性、イノベーションを向上させようと取り組む開発者や企業のコミュニティの拡大を支えます。
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