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Axelera AIにより効率性を最適化した高性能エッジAI

Ultralytics Axelera AIとUltralytics 、Metis® AIプロセッシングユニット上で動作するAxeleraのVoyager® SDKを活用して、エッジでのスマートな推論を実現します。

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Axelera AIにより効率性を最適化した高性能エッジAI

Axelera AIについて

Axelera AIは、エッジAI分野において世界最高水準の性能と先進性を兼ね備えたソリューションを提供しています。業界をリードする同社のMetis® AIプラットフォームは、エッジでのAI推論を実現する包括的なハードウェア・ソフトウェアソリューションであり、コンピュータビジョンアプリケーションをこれまで以上に利用しやすく、高性能で、ユーザーフレンドリーなものにしています。

オランダのアイントホーフェンにあるハイテク・キャンパスのAIイノベーションセンターを拠点とするAxelera AIは、ベルギー、スイス、イタリア、英国に研究開発拠点を持ち、20カ国に展開し、世界中のあらゆる大陸に顧客を抱えています。同社のAIソフトウェアおよびハードウェアの専門家チームは、AI分野のトップ企業やフォーチュン500企業出身者で構成されています。

YOLO YOLOにAxeleraを選ぶ理由は？

比類なきパフォーマンスと効率性をUltralytics YOLO を導入

Ultralytics YOLO向けに最適化されています

YOLOv8 、手動での設定を必要とせず、導入直後からYOLO 完全にYOLO 。

Edgeネイティブのパフォーマンス

Metis AIPUおよびD-IMCテクノロジー：卓越したエッジ処理能力と最小限の消費電力。

リアルタイム推論

5つのYOLO すべてにおいて、実環境での処理速度と信頼性を備えたオンデバイス推論を実現。

総所有コストの低減

GPUの電力コストのほんの一部で、性能の低下は一切ありません。

簡単な統合

Python を使用したワンステップでのエクスポート。残りの処理はVoyager SDKが行います。

将来を見据えた

Ultralytics YOLO 全面的にサポートし、新アーキテクチャがリリースされ次第、順次統合していきます。

包括的なソリューション

Ultralytics YOLOでトレーニング

Ultralytics 、独自のYOLO 構築・改良しましょう。Ultralytics YOLOv8 、最先端のアーキテクチャ、厳選されたデータセット、そして強力な最適化ツールをご利用いただけます。これらはすべて、より迅速に本番環境へ移行できるよう設計されています。

Axelera形式でエクスポート

1つのコマンドで、Axelera Metis AIPUへのデプロイ用に、学習済みのYOLO を変換・量子化できます。エクスポート処理により、ネットワークトポロジー、重み、メタデータを含む、最適化された.axmパッケージとしてモデルがコンパイルされます。

Metis AIUPsへのデプロイ

AxeleraのMetis AIプロセッシングユニットを活用し、高スループットかつ超低消費電力で推論を実行できます。1チップあたり4つの独立してプログラム可能なコアを搭載しているため、PyTorch を使用することなく、最大4つのモデルを並列で実行可能です。
Axelera形式でエクスポート

技術統合

Ultralytics とAxelera AIのハードウェアとのシームレスな統合
対応機種
サポートされているタスク
パフォーマンスベンチマーク
使用例

Ultralytics YOLOv8

8

YOLOv8 性能がYOLOv8 、セグメンテーション、分類、姿勢推定といったタスクが新たにサポートされました。

YOLOv8n
YOLOv8s
YOLOv8m

+22

Ultralytics YOLO11

11

YOLO11 、ユーザーが慣れ親しんだコンピュータビジョンタスクYOLO11 、より高い精度、正確性、および処理速度を実現します。

YOLO11n
YOLO11s
YOLO11m

+22

Ultralytics YOLO26

26

YOLO26は、より軽量で小型、かつ高速なモデルであり、そのナノ版は標準的なCPU上で最大43%高速な推論性能を発揮します。

YOLO26n
ヨロ26s
YOLO26m

+22

物体検出

画像または動画内のオブジェクトを、軸に沿ったバウンディングボックスでdetectします。

インスタンスセグメンテーション

フレーム内のオブジェクトを強調表示するピクセル精度のマスクを作成します。

画像分類

画像全体に1つまたは複数のラベルを割り当てます。

ポーズ推定

身体の位置監視のために、身体のキーポイントをdetectし、ラベル付けします。

バウンディングボックスによるオブジェクト検出

角度を考慮したバウンディングボックスで、回転したオブジェクトをdetectします。
黄色の安全ベストとヘルメットを着用した2人の倉庫作業員が積み重ねられた木製パレットを検査しています。
ブドウの房に実った紫色のブドウが、一粒一粒の輪郭が強調されて描かれており、インスタンスセグメンテーションを示しています。
「欠陥なし」と表示された生産ライン上のボトル。これは、製造工程における自動欠陥検出を示している。
水辺にいるシマウマ。体にはキーポイントが重ねて表示されており、姿勢推定を示している。
トラックやショベルカーがバウンディングボックスで強調表示された建設現場の空撮画像。オブジェクトの検出と追跡を示している。

Metis AIPUにおける実際のパフォーマンス

Ultralytics YOLOAxeleraハードウェア上で、FPS、レイテンシ、精度、タスク、モデルサイズごとにどのような性能を発揮するか、詳細をご覧ください。

ドキュメントを読む
Metis AIUPsへのデプロイ

Axelera形式でエクスポート

Python
CLI
from ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("[yolo26n.pt](http://yolo26n.pt)")
# Export to Axelera format
model.export(format="axelera")  # creates 'yolo26n_axelera_model' directory

yolo export model=yolo26n.pt format=axelera

Axeleraモデルを用いた推論

Python
CLI
from ultralytics import YOLO
# Load the exported Axelera model
model = YOLO("yolo26n_axelera_model")
# Run inference
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Process results
for r in results:
    print(f"Detected {len(r.boxes)} objects")
    [r.show](http://r.show)()  # Display results

yolo predict model='yolo26n_axelera_model' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

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Axelera AIのMetisプロセッシングユニットにYOLO デプロイするために必要なすべて
Axelera AIのYOLO Ultralytics YOLO を導入するための完全な統合ガイド

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Ultralytics Axelera AIのソリューションを活用した実際の導入事例について、詳しくご覧ください。

Axelera AIの導入事例

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Ultralytics YOLO Metis® AIPUに直接デプロイする方法についてご紹介します。

Axelera AI ブログ

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