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

Na Ultralytics, observamos uma mudança crescente em direção à execução de modelos de visão computacional diretamente em dispositivos de borda, à medida que a IA se integra cada vez mais ao mundo físico. Da robótica e do maquinário industrial às câmeras inteligentes e aos veículos autônomos, cada vez mais sistemas inteligentes precisam ver, compreender e agir em tempo real, sem depender da nuvem.

Essa nova onda de sistemas inteligentes está sendo chamada de IA física e exige computação de alto desempenho e eficiência energética excepcional, capaz de operar de forma autônoma no mundo real. Os sistemas do mundo real precisam de IA de visão que funcione localmente, com confiabilidade e eficiência, em hardware projetado especificamente para a borda.

Modelos Ultralytics YOLO, como o Ultralytics YOLO26, foram projetados para visão computacional em tempo real, mas liberar todo o seu potencial na borda exige a combinação certa de software e hardware. Por isso, temos o prazer de anunciar nossa nova parceria com a DEEPX.

Firmamos uma parceria com a DEEPX para apresentar uma nova integração de exportação, que permite a implantação eficiente e de alto desempenho de modelos Ultralytics YOLO em hardware NPU da DEEPX. Juntos, estamos estabelecendo um padrão global unificado para desenvolver, implantar e escalar a IA física.

Fig. 1. O ecossistema de hardware da DEEPX para inferência de IA no dispositivo, com o módulo DX-M1 M.2 e a caixa de IA DX-AIPlayer N97.

Uma visão compartilhada para o futuro da IA física#

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, a nossa motivação assenta na acessibilidade, no desempenho e num design que coloca os programadores em primeiro lugar. Ao unir os ecossistemas da Ultralytics e da DEEPX, oferecemos um caminho único e fiável para implementar comercialmente IA visual, quer sejas uma empresa de robótica em fase inicial a lançar o seu primeiro produto, quer sejas um fabricante da Fortune 500 a implementar IA visual em milhares de instalações.

Isso significa:

• Menor tempo até o mercado: Da anotação à implantação em dias, não meses.
• Custos de implantação menores: Desempenho de GPU com uma fração do consumo de energia e do custo do silício, oferecendo mais de 250 FPS com consumo de energia de 2 a 4 W.
• Novas oportunidades de receita: Desenvolva e lance produtos de IA de borda que antes não eram economicamente viáveis.
• Escalabilidade preparada para o futuro: Um pipeline de CI/CD dedicado garante que cada nova versão da Ultralytics funcione imediatamente com o hardware DEEPX, respaldado pelos compromissos de fornecimento plurianual da DEEPX.

Conheça a tecnologia NPU da DEEPX#

A DEEPX é uma empresa inovadora de semicondutores de IA que oferece hardware eficiente para IA de borda, projetado especificamente para modelos de visão como o Ultralytics YOLO, com desempenho de referência em quadros por segundo por watt (FPS/W). Em vez de otimizar métricas teóricas, a DEEPX prioriza a eficiência no mundo real, permitindo que os desenvolvedores alcancem resultados equivalentes aos de GPU com uma fração do orçamento de energia.

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

À medida que a IA de edge se generaliza, o que importa é o desempenho sustentável: executar modelos avançados de forma fiável dentro de limites rigorosos de potência e temperatura, mantendo a capacidade de escalar para implementações reais. É por isso que os FPS por watt se tornaram uma das métricas mais importantes para avaliar plataformas de IA de edge.

Fig. 2. Benchmark da fronteira de Pareto de YOLO26, YOLO11 e YOLOv8 na NPU DX-M1. Medições realizadas na DX-M1 com um sistema anfitrião i5-14600K (32GB RAM), SDK dx-com v2.3.0, apenas o chip NPU.

À medida que o mercado passa dos PoCs para implementações em grande escala, os clientes precisam cada vez mais de executar vários modelos de IA em simultâneo, dentro do mesmo orçamento de potência e temperatura. O gráfico acima mostra que YOLO26 proporciona consistentemente um melhor equilíbrio entre precisão e eficiência: YOLO26n atinge cerca de 405 FPS/W na DX-M1, permitindo aos programadores executar cargas de trabalho de IA mais avançadas sem passar para hardware maior e com maior consumo energético.

Como começar a exportar modelos Ultralytics YOLO para a DEEPX#

O pacote Python da Ultralytics e a Ultralytics Platform oferecem um ambiente completo e unificado para treinar, avaliar e implementar modelos YOLO em todas as tarefas de visão computacional suportadas. Quer prefiras trabalhar com código ou através de um fluxo de trabalho visual sem complicações, ambas as opções permitem levar um modelo dos dados à implementação de forma consistente e escalável.

Através desta parceria, a Ultralytics introduziu uma nova integração de exportação com a DEEPX, que permite exportar modelos YOLO para implementação em hardware NPU da DEEPX com um único comando: format=deepx. A integração é totalmente suportada em todo o ecossistema da Ultralytics, o que significa que os programadores podem exportar para a DEEPX a partir do pacote Python ou diretamente da Ultralytics Platform, depois de anotarem e treinarem o modelo. Durante a exportação, o modelo é compilado e quantizado para INT8 num ficheiro binário .dxnn otimizado, com a calibração baseada em EMA a garantir o máximo desempenho da NPU sem comprometer a qualidade do modelo.

Na prática, isso significa que as equipes comerciais podem passar dos dados rotulados a um modelo pronto para produção em execução em NPUs 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 ver todos os detalhes de configuração, incluindo a instalação do ambiente de execução e a visualização com o visualizador de grafos dxtron da DEEPX, consulte a documentação da integração com a DEEPX.

Principais benefícios de executar modelos Ultralytics YOLO em NPUs DEEPX#

Veja algumas das principais vantagens de implantar modelos Ultralytics YOLO no hardware DEEPX usando a nova integração:

• Integração perfeita com o fluxo de trabalho da Ultralytics: A exportação de modelos YOLO para implementação na DEEPX integra-se naturalmente no pacote Python da Ultralytics, com um único comando format=deepx a uniformizar o processo de implementação de edge.
• Suporte para várias tarefas de visão computacional: Podes implementar modelos para deteção de objetos, segmentação de instâncias, classificação, estimativa de pose e deteção de caixas delimitadoras orientadas (OBB) em YOLOv8, YOLO11 e YOLO26, além de segmentação semântica e estimativa de profundidade com YOLO26.
• Inferência de borda com eficiência excepcional: As NPUs DEEPX oferecem desempenho equivalente ao de GPU com uma fração do consumo de energia, além de resfriamento passivo e consumo de energia ultrabaixo, ideais para implantações em escala de produção.
• Base preparada para o futuro: Um pipeline de CI/CD dedicado garante compatibilidade imediata com cada nova versão da Ultralytics, enquanto o roteiro da DX-M1 à DX-M2 estende a mesma pilha de software à era da IA agêntica.
• Escalável para aplicações de IA física: De vigilância inteligente e inspeção industrial a robótica e sistemas autônomos, a integração atende a uma ampla variedade de casos de uso no mundo real.

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

Quais são algumas aplicações comuns de IA física em que modelos Ultralytics YOLO podem ser implantados em hardware DEEPX em cenários do mundo real?

Vigilância inteligente na borda#

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

Automação industrial e controle de qualidade#

Em fábricas e instalações de manufatura, a IA de visão é cada vez mais usada para automatizar o controle de qualidade, a detecção de defeitos e o monitoramento de processos. A combinação de modelos Ultralytics YOLO com hardware DEEPX permite inspeções no dispositivo que funcionam com confiabilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, em ambientes industriais exigentes, ajudando a reduzir o desperdício, melhorar a qualidade dos produtos e proteger a segurança dos trabalhadores.

Robótica e sistemas autônomos#

Na robótica, velocidade e capacidade de resposta são fundamentais. Seja ao navegar por um armazém, operar em ambientes industriais dinâmicos ou trabalhar ao lado de pessoas, os robôs precisam interpretar o que os rodeia instantaneamente. Os modelos Ultralytics YOLO executados em NPUs DEEPX permitem que os robôs detectem obstáculos, acompanhem pessoas e identifiquem objetos em tempo real, favorecendo movimentos mais seguros e maior autonomia sem depender de uma conexão constante com a nuvem.

Principais conclusões#

Os modelos Ultralytics YOLO e as NPUs DEEPX facilitam mais do que nunca levar IA física de alto desempenho à edge. Ao simplificar a implementação com o novo padrão format=deepx e otimizar os modelos para o hardware energeticamente eficiente da DEEPX, esta parceria ajuda a reduzir a distância entre o desenvolvimento e as aplicações comerciais reais. À medida que a IA física continua a crescer, esta colaboração é um passo para tornar a IA visual de nível de produção acessível, económica e escalável para empresas de todas as dimensões.

Pronto para levar seus produtos de IA de borda ao mercado mais rapidamente?

• Solicite uma licença para ter acesso ao suporte comercial e aos modelos YOLO Enterprise.
• Experimente a Ultralytics Platform para anotar, treinar e implantar seu primeiro modelo pronto para DEEPX.
• Torne-se parceiro da Ultralytics para explorar oportunidades de implantação em conjunto.
• Leia a documentação para consultar o guia técnico completo.

Saiba como inovações como IA em robótica e IA na manufatura estão moldando o futuro.