Ultralytics YOLO em parceria com a DEEPX: inferência de IA de borda para IA física

Na Ultralytics, estamos a ver uma mudança crescente para a execução de computer vision models diretamente em dispositivos de ponta (edge devices), à medida que a IA se torna mais profundamente integrada no mundo físico. Da robótica e maquinaria industrial a câmaras inteligentes e veículos autónomos, cada vez mais sistemas inteligentes são solicitados a ver, compreender e agir em tempo real, sem depender da nuvem.

Essa nova onda de sistemas inteligentes está sendo chamada de Physical AI, e ela exige computação de alto desempenho e ultraeficiência energética que possa operar autonomamente no mundo real. Sistemas do mundo real precisam de visão computacional com IA que seja executada local e eficientemente em hardware projetado especificamente para a borda.

Os modelos Ultralytics YOLO como o Ultralytics YOLO26 foram concebidos para visão computacional em tempo real, mas desbloquear todo o seu potencial na ponta requer a combinação certa de software e hardware. Para esse efeito, estamos entusiasmados por anunciar a nossa nova parceria com a DEEPX.

Fizemos uma parceria com a DEEPX para introduzir uma nova integração de exportação, permitindo a implementação eficiente e de alto desempenho de modelos Ultralytics YOLO em hardware NPU da DEEPX. Juntos, estamos estabelecendo um padrão global unificado para como a Physical AI é construída, implementada e escalada.

Fig 1. O ecossistema de hardware da DEEPX para inferência de IA em dispositivos, apresentando o módulo DX-M1 M.2 e a DX-AIPlayer N97 AI Box**.

Uma visão compartilhada para o futuro da Physical AI#

Como o framework de visão computacional mais amplamente adotado no mundo, a Ultralytics fornece os "olhos" desses sistemas. Como um dos fabricantes de NPU mais eficientes, a DEEPX fornece o "cérebro" para executá-los em escala.

Na Ultralytics e na DEEPX, acreditamos e somos movidos pela acessibilidade, desempenho e design focado no desenvolvedor. Ao unir os ecossistemas da Ultralytics e da DEEPX, estamos fornecendo um caminho único e confiável para implementar visão computacional com IA comercialmente, seja para uma empresa de robótica em estágio inicial entregando seu primeiro produto ou um fabricante da Fortune 500 implementando visão computacional com IA em milhares de instalações.

Isso significa:

• Time-to-market mais rápido: Da anotação à implementação em dias, não meses.
• Custos de implementação mais baixos: Desempenho de classe GPU com uma fração da energia e custo de silício, proporcionando 250+ FPS com 2-4 W de consumo de energia.
• Novas oportunidades de receita: Construa e entregue produtos de Edge AI que antes eram economicamente inviáveis.
• Escalabilidade preparada para o futuro: Um pipeline CI/CD dedicado garante que cada novo lançamento da Ultralytics funcione imediatamente com o hardware da DEEPX, apoiado pelos compromissos de fornecimento de longo prazo da DEEPX.

Explorando a tecnologia NPU da DEEPX#

A DEEPX é uma inovadora em semicondutores de IA que fornece hardware de IA de ponta eficiente, desenvolvido especificamente para modelos de visão como o Ultralytics YOLO a taxas líderes de quadros por segundo por watt (FPS/W). Em vez de otimizar para métricas teóricas, a DEEPX concentra-se na eficiência do mundo real, permitindo que desenvolvedores alcancem resultados de nível de GPU com uma fração do orçamento de energia.

O que torna isso possível é um design de pilha completa (full-stack). A NPU DX-M1 foi projetada especificamente para acelerar os padrões computacionais de modelos de visão computacional, com resfriamento passivo e baixo consumo de energia que atendem a implantações em escala de produção onde o desempenho por watt e a confiabilidade de longo prazo são importantes.

À medida que a Edge AI avança para a adoção convencional, o que importa é o desempenho sustentável: executar modelos avançados de forma confiável dentro de limites rígidos de energia e temperatura, enquanto se mantém a escalabilidade para implantação no mundo real. É por isso que FPS por Watt se tornou uma das métricas mais importantes para avaliar plataformas de Edge AI.

Fig 2. Benchmark de fronteira de Pareto do YOLO26, YOLO11 e YOLOv8 na NPU DX-M1. Medido no DX-M1 com um anfitrião i5-14600K (32GB RAM), SDK dx-com v2.3.0, apenas o chip NPU.

À medida que o mercado avança além de PoCs para implantações em larga escala, os clientes precisam cada vez mais de múltiplos modelos de IA executando simultaneamente dentro do mesmo orçamento de energia e térmico. O gráfico acima mostra o YOLO26 entregando consistentemente um equilíbrio mais forte entre precisão e eficiência: o YOLO26n atinge cerca de 405 FPS/W no DX-M1, permitindo que desenvolvedores executem cargas de trabalho de IA mais avançadas sem precisar mudar para hardwares maiores e que consomem mais energia.

Começando a exportar modelos Ultralytics YOLO para a DEEPX#

O Ultralytics Python package e a Ultralytics Platform fornecem um ambiente completo e unificado para treinar, avaliar e implementar modelos YOLO em todas as cinco tarefas de visão computacional. Quer prefiras trabalhar em código ou através de um fluxo de trabalho visual sem fricção, ambos os caminhos dão-te uma forma consistente e escalável de levar um modelo desde os dados até à implementação.

Através desta parceria, a Ultralytics introduziu uma nova export integration com a DEEPX, permitindo que os modelos YOLO sejam exportados para implementação em hardware NPU DEEPX com um único comando: format=deepx. A integração é totalmente suportada em todo o ecossistema Ultralytics, o que significa que os programadores podem exportar para a DEEPX a partir do pacote Python ou diretamente da Ultralytics Platform após anotar e treinar o seu modelo. Durante a exportação, o modelo é compilado e quantizado em INT8 para um binário .dxnn otimizado, com calibração baseada em EMA para garantir o máximo desempenho da NPU sem sacrificar a qualidade do modelo.

Na prática, isso significa que equipes comerciais podem ir de dados rotulados a um modelo pronto para produção rodando em NPUs da DEEPX com apenas três comandos:

# Step 1: Install Ultralytics
pip install ultralytics

# Step 2: Export your YOLO model to DEEPX format
yolo export model=yolo26n.pt format=deepx

# Step 3: Run inference on DEEPX hardware
yolo detect predict model=yolo26n_deepx_model

Para detalhes completos de configuração, incluindo instalação em tempo execução e visualização com o visualizador de grafos dxtron da DEEPX, consulta a DEEPX integration documentation.

Principais benefícios de rodar modelos Ultralytics YOLO em NPUs da DEEPX#

Aqui estão algumas das principais vantagens de implementar modelos Ultralytics YOLO em hardware da DEEPX usando a nova integração:

• Integração perfeita com o fluxo de trabalho da Ultralytics: Exportar modelos YOLO para implementação na DEEPX se encaixa naturalmente no pacote Python da Ultralytics, com um único comando format=deepx padronizando o processo de implementação na borda.
• Suporte para múltiplas tarefas de visão computacional: Você pode implementar modelos para detecção de objetos, segmentação, estimativa de pose, detecção de caixa delimitadora orientada (OBB) e classificação em YOLOv8, YOLO11 e YOLO26.
• Inferência de borda ultraeficiente: NPUs da DEEPX entregam desempenho de classe GPU com uma fração da energia, com resfriamento passivo e consumo de energia ultrabaixo, ideais para implementações em escala de produção.
• Fundação preparada para o futuro: Um pipeline CI/CD dedicado garante compatibilidade imediata com cada novo lançamento da Ultralytics, enquanto o roteiro do DX-M1 para o DX-M2 estende a mesma pilha de software para a era da Agentic AI.
• Escalável em aplicações de Physical AI: De vigilância inteligente e inspeção industrial a robótica e sistemas autônomos, a integração suporta uma ampla gama de casos de uso do mundo real.

Onde os modelos Ultralytics YOLO e o hardware da DEEPX podem causar impacto#

Então, quais são algumas das aplicações comuns de Physical AI onde os modelos Ultralytics YOLO podem ser implementados no hardware da DEEPX em cenários do mundo real?

Vigilância inteligente na borda#

Sistemas de vigilância modernos exigem detecção em tempo real sem comprometer a privacidade ou a conectividade. Modelos Ultralytics YOLO rodando em NPUs da DEEPX permitem que câmeras de segurança e sistemas de monitoramento analisem feeds de vídeo localmente, identificando pessoas, veículos e atividades incomuns em tempo real, com baixo consumo de energia e sem dependência da nuvem. À medida que a aplicação do GDPR se torna mais rigorosa na Europa e as licitações municipais exigem cada vez mais a residência dos dados, a inferência no dispositivo torna-se uma vantagem regulatória tanto quanto técnica.

Automação industrial e controle de qualidade#

Em fábricas e instalações de manufatura, a visão computacional com IA está sendo usada cada vez mais para automatizar o controle de qualidade, detecção de defeitos e monitoramento de processos. Combinar modelos Ultralytics YOLO com hardware da DEEPX permite inspeção no dispositivo que roda de forma confiável 24/7 em ambientes industriais exigentes, ajudando a reduzir o desperdício, melhorar a qualidade do produto e proteger a segurança dos trabalhadores.

Robótica e sistemas autônomos#

Para robótica, velocidade e responsividade são críticas. Seja navegando em um armazém, operando em ambientes industriais dinâmicos ou trabalhando ao lado de humanos, robôs precisam interpretar seu entorno instantaneamente. Modelos Ultralytics YOLO rodando em NPUs da DEEPX permitem que robôs detectem obstáculos, rastreiem pessoas e identifiquem objetos em tempo real, apoiando movimentos mais seguros e maior autonomia sem depender de conectividade constante com a nuvem.

Principais pontos#

Modelos Ultralytics YOLO e NPUs da DEEPX tornam mais fácil do que nunca levar Physical AI de alto desempenho para a borda. Ao simplificar a implementação com o novo padrão format=deepx e otimizar modelos para o hardware energeticamente eficiente da DEEPX, esta parceria ajuda a preencher a lacuna entre o desenvolvimento e as aplicações comerciais do mundo real. À medida que a Physical AI continua a crescer, esta colaboração é um passo para tornar a visão computacional com IA de nível de produção acessível, acessível e escalável para empresas de todos os tamanhos.

Pronto para levar seus produtos de Edge AI ao mercado mais rapidamente?

• Request a license para aceder a suporte comercial e a modelos Enterprise YOLO.
• Try Ultralytics Platform para anotar, treinar e implementar o teu primeiro modelo pronto para DEEPX.
• Become an Ultralytics partner para explorar oportunidades de implementação conjunta.
• Read the docs para o guia técnico completo.

Descobre como inovações como AI in robotics e AI in manufacturing estão a moldar o futuro.