Bilgisayar görme projeniz için doğru kenar cihazını seçme

Edge AI, yapay zeka ve bilgisayar görüşünde hızla en büyük trendlerden biri haline geliyor. Verilerin işlenmek üzere başka bir yere gönderildiği bulut bilişim yerine, gerçek zamanlı zekayı doğrudan cihazlara getiriyor. Aslında, küresel edge AI pazarının 2034 yılına kadar yaklaşık 143,06 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Son teknolojik gelişmeler sayesinde, uç yapay zeka birçok sektörde gerçek zamanlı, görüntü tabanlı otomasyonu yeniden tanımlıyor. Üretimde kalite kontrol bunun en iyi örneğidir. 

Burada, görsel yapay zeka kameraları konveyör bant üzerindeki ürünleri sürekli olarak analiz eder. Bu kameralar, detect ve anormallikleri hızlı bir şekilde detect için kullanılabilir. Bu, cerrahi aletlerin üretimi gibi yüksek hassasiyet gerektiren endüstrilerde özellikle önemlidir.

Peki, uç cihazlar tam olarak nedir? Bunlar, Ultralytics gibi yapay zeka modellerini ve bilgisayar görme modellerini, verilerin üretildiği yerde veya yakınında çalıştırabilen donanım sistemleridir.

Bu, fabrika zemininde, akıllı kamera içinde veya otonom araçlarda olabilir. Yerel olarak çıkarım gerçekleştirerek, bu cihazlar daha hızlı tepki süreleri sağlar. Ayrıca, görsel verilerin buluta aktarılması gerekmediğinden bant genişliği kullanımını da azaltır.

Ancak, bilgisayar görme projeniz için doğru kenar cihazını seçmek zor olabilir. Bir ortamda iyi çalışan donanım, başka bir ortam için uygun olmayabilir.

Örneğin, fabrika ortamında güvenilir bir şekilde çalışan bir cihaz, ağırlık ve güç kısıtlamalarının çok farklı olduğu drone denetimlerinde çalışmayabilir. Yanlış cihazı seçmek maliyetleri artırabilir, piyasaya sürülmeyi yavaşlatabilir ve ölçeklendirmeyi karmaşık hale getirebilir.

Bu nedenle ekipler, yalnızca hesaplama gücü yerine cihaz boyutu, güç tüketimi, termal sınırlar ve endüstriyel kullanılabilirlik gibi faktörleri de değerlendirmelidir. Bu makalede, uç yapay zeka ve bilgisayar görme uygulamanız için doğru uç cihazı seçme yöntemlerini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Kenar cihazlarını kullanmanın temel avantajları

Özel görme AI projeniz için doğru uç cihazı seçme konusuna girmeden önce, bir adım geri gidip görme AI projeleri için uç cihazları kullanmanın bazı avantajlarını tartışalım. 

Kenar cihazlarında görsel yapay zeka kullanmanın başlıca avantajlarından bazıları şunlardır:

• Gerçek zamanlı performans: Veriler, kameranın bulunduğu yerde veya yakınında işlenir, bu da kusur tespiti, güvenlik izleme ve robotik gibi kullanım durumları için anında yanıtlar sağlar. Bu yerel işleme, gerçek zamanlı karar vermeyi destekler ve sistemlerin bulut bağlantısına bağlı kalmadan değişen koşullara anında tepki vermesini sağlar.
  
• Daha düşük bant genişliği maliyeti: Ham videoyu buluta aktarmak yerine, uç cihazlar yalnızca meta verileri, uyarıları veya ilgili bilgileri iletir. Bu, ağ yükünü ve bulut depolama giderlerini önemli ölçüde azaltır.
  
• Çevrimdışı çalışır: Çoğu uç sistem, fabrikalarda, depolarda ve uzak ortamlarda sıkça görülen dengesiz veya sınırlı internet bağlantısı olsa bile çalışmaya devam edebilir.
  
• Daha iyi gizlilik: Video verileri yerinde kalır, böylece gizlilik ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamak daha kolay hale gelirken, hassas bilgilerin açığa çıkma riski azalır.
  
• Birçok konumda kolayca ölçeklenebilir: Kenar mimarileri, merkezi bulut altyapısına olan bağımlılığı azaltır. Bu, ekiplerin aynı kurulumu birden fazla konumda tutarlı performansla çoğaltmasına olanak tanır.

Uygulamanızın gereksinimlerini anlama

Doğru uç cihazı seçmenin ilk adımı, uygulamanızın gerçekte neye ihtiyacı olduğunu anlamaktır. Seçtiğiniz donanım, sistemden beklenen işlevlere, çalışması gereken hıza ve kullanılacağı yere uygun olmalıdır.

Performans gereksinimlerini tanımlayarak başlayabilirsiniz. Bazı çözümler yüksek FPS (saniye başına kare sayısı) ile gerçek zamanlı AI çıkarımını gerektirirken, diğerleri kareleri gruplar veya toplu olarak işleyebilir. 

Model karmaşıklığı ve boyutu da önemli bir rol oynar. Hafif nesne algılama modelleri genellikle daha küçük, daha düşük güç tüketen cihazlarda çalışabilirken, daha karmaşık, ağır modeller veya çok aşamalı işlem hatları daha fazla hesaplama gücü ve bellek gerektirir.

Ardından, veri yapılandırmanızı gözden geçirin. Bu, kamera çözünürlüğü, kare hızı, paralel akış sayısı ve RGB, termal veya derinlik gibi sensör türlerini içerir. Bu faktörler bant genişliğini, verimi, bellek kullanımını ve genel sistem yükünü doğrudan etkiler.

Doğruluk ve gecikme arasındaki denge

Donanım ve veri gereksinimlerinin ötesinde, model seçimi genel sistem performansında kritik bir rol oynar. Çoğu uç dağıtımında gecikme süresi ile doğruluk arasında bir denge kurulur. Daha yüksek doğruluklu modeller genellikle hesaplama açısından daha yoğundur ve çıkarım süresini uzatabilir. 

Öte yandan, daha hızlı modeller bazı hassasiyetlerden ödün verebilir. Amaç, özel kullanım durumunuza ve operasyonel kısıtlamalarınıza göre hız ve doğruluk arasında doğru dengeyi bulmaktır.

Örneğin, otomatik gıda üretim hatlarında, bilgisayar görme sistemleri ürünler paketlenip sevk edilmeden önce denetlenmek için kullanılır. Bu sistemler, konveyör bandının yavaşlamasını önlemek için gerçek zamanlı olarak çalışmak zorundadır.

Sistemin her pizzanın doğru malzemelerle hazırlandığını doğrulaması gereken bir pizza üretim hattını düşünün. Ultralytics gibi bir model, detect ve üzerindeki malzemeleri gerçek zamanlı olarak detect ve eksik veya yanlış malzemeleri tespit edebilir. Bu senaryoda, model hataları yakalayacak kadar doğru ve aynı zamanda uç donanımdaki üretim hızına ayak uyduracak kadar hızlı olmalıdır.

Kenar cihazının boyutunu göz önünde bulundurun

Hesaplama performansının yanı sıra, uç cihazın fiziksel boyutu da dağıtım planlamasında bir diğer önemli faktördür. Cihazın form faktörü (fiziksel boyutu, şekli, montaj stili ve genişletme arayüzleri), cihazın ortama ne kadar kolay entegre olabileceğini ve gerçek dünya koşullarında nasıl performans göstereceğini doğrudan etkiler.

Kenar AI cihazlarının türleri ve form faktörleri

Edge AI donanımı, tam raf tipi sunucular ve Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) hızlandırıcı kartlarından kompakt M.2 modülleri, System-on-Module (SoM) platformları, tek kartlı bilgisayarlar (SBC'ler), akıllı kameralar ve hatta yonga üzerinde AI işleme özelliğine sahip akıllı görüntü sensörlerine kadar birçok form faktöründe mevcuttur. Her format, performans, güç verimliliği, termal tasarım ve entegrasyon karmaşıklığı açısından farklı avantajlar ve dezavantajlar sunar.

Cihaz boyutu, soğutma gereksinimleri, güç kullanılabilirliği ve genel sistem mimarisi ile yakından ilgilidir. Raf monteli endüstriyel PC'ler veya kule iş istasyonları gibi daha büyük sistemler genellikle tam yükseklikte PCIe GPU'ları, çoklu genişletme kartlarını ve aktif soğutmayı destekler. Bu platformlar, çoklu kamera işleme, merkezi kenar hub'ları veya yüksek verimli video analizi için çok uygundur.

Buna karşılık, M.2 hızlandırıcılar, özel taşıyıcı kartlara monte edilmiş SoM'ler, SBC'ler veya hepsi bir arada akıllı kameralar gibi kompakt form faktörleri, alan kısıtlaması olan ortamlar için tasarlanmıştır. Bu daha küçük cihazlar genellikle güç verimliliği ve pasif soğutmaya öncelik verir, bu da onları gömülü sistemler, mobil robotlar, dronlar, kiosklar ve dağıtılmış denetim üniteleri için ideal hale getirir.

Minyatürleştirmenin en uç noktasında, bazı uygulamalar akıllı görüntü sensörlerine veya mikrodenetleyici tabanlı (TinyML) platformlara dayanır; bu platformlarda çıkarımlar doğrudan görüntü sensörü veya düşük güçlü işlemci üzerinde çalışır. Bu sistemler fiziksel ayak izini ve enerji tüketimini önemli ölçüde azaltır, ancak genellikle daha dar ve yüksek düzeyde optimize edilmiş iş yükleri için uygundur.

Boyut, modülerlik ve entegrasyon modelindeki bu farklılıklar genellikle iki yaygın kenar dağıtım kategorisine yol açar: ölçeklenebilir dağıtımlar ve alan kısıtlı dağıtımlar. Her yaklaşım, uzun vadeli bakım ve sistem tasarımını şekillendirirken farklı performans, güç ve çevresel kısıtlamaları ele alır.

Ölçeklenebilir dağıtımlar

PCIe hızlandırıcılar ve rafa monte edilmiş veya endüstriyel kişisel bilgisayarlar (PC'ler), bir proje yüksek hesaplama gücü gerektirdiğinde veya birden fazla kameradan gelen verileri aynı anda işlemesi gerektiğinde yaygın olarak kullanılır. PCIe hızlandırıcı, PCIe yuvası aracılığıyla daha büyük bir bilgisayarın içine takılan bir donanım kartıdır. 

Sistemin yapay zeka iş yüklerini işleme yeteneğini artırmak için grafik işlem birimi (GPU) veya diğer yapay zeka hızlandırıcıları gibi özel bilgi işlem kaynakları ekler. Bu, grafik kartının masaüstü bilgisayarda performansı artırmasına benzer.

Rack montajlı veya endüstriyel PC'ler, fabrikalar, üretim tesisleri veya kontrol odaları gibi ortamlarda sürekli çalışma için tasarlanmış daha büyük, sağlamlaştırılmış sistemlerdir. Soğutma, donanım genişletme ve daha yüksek güçlü bileşenler için daha fazla alan sağladıkları için, çoklu kamera kalite kontrolü veya büyük ölçekli video analizi gibi zorlu iş yükleri için çok uygundurlar.

Alan kısıtlı dağıtımlar

Alan kısıtlaması olan dağıtımlar, uç cihazların sıkı fiziksel, termal veya güç sınırları içinde çalışması gereken ortamlarda yaygındır. Bu genellikle üretim hatlarına monte edilmiş akıllı kameralar, mobil robotlar, dronlar, kiosklar veya kompakt denetim sistemlerini içerir. 

Bu durumlarda, donanım küçük, hafif ve enerji verimli olmalı ve aynı zamanda güvenilir AI performansı sunmalıdır. Bu tür uygulamalar için yaygın olarak kullanılan iki donanım seçeneği M.2 modülleri ve tek kartlı bilgisayarlardır.

M.2 modülü, ana sistemdeki M.2 yuvasına takılan kompakt bir genişletme kartıdır. M.2 sadece bir form faktörü ve arabirim standardı olsa da, bazı modüller özellikle AI hızlandırma için tasarlanmıştır. 

Bu AI hızlandırıcı modülleri, küçük cihazların boyutunu veya güç tüketimini önemli ölçüde artırmadan bilgisayar görme modellerini daha verimli bir şekilde çalıştırmasını sağlar. M.2 hızlandırıcılar genellikle, tam boyutlu bir PCIe genişletme kartı eklemenin pratik olmayacağı gömülü sistemlere entegre edilir.

Öte yandan, tek kartlı bilgisayar, tek bir devre kartı üzerine inşa edilmiş eksiksiz bir bilgisayardır. CPU, bellek, depolama arayüzleri ve giriş/çıkış (I/O) bağlantılarını kompakt bir form faktöründe birleştirir. Her şey tek bir kartta yer aldığı için, SBC'ler alanın sınırlı olduğu ve basitliğin önemli olduğu gömülü ve uç uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.

Yer kısıtlı sistemler genellikle daha büyük raf tipi sistemlere göre daha düşük ham hesaplama performansı sunsa da, verilerin üretildiği yere yakın cihaz üzerinde çıkarım yapma olanağı sağlar. Bu da gecikmeyi azaltır, bant genişliği kullanımını düşürür ve daha büyük donanımların sığmayacağı ortamlarda dağıtım esnekliğini artırır.

Gömülü görme için özel AI hızlandırma

Birçok donanım satıcısı, gömülü görme için kompakt, enerji verimli AI hızlandırmaya odaklanıyor. Örneğin, Axelera AI, PCIe kartları, M.2 modülleri ve alan kısıtlı dağıtımlar için entegre hesaplama kartları dahil olmak üzere çeşitli form faktörlerinde Metis® AI İşlem Birimi (AIPU) hızlandırıcıları sunuyor. 

Ultralytics ile entegrasyon sayesinde, desteklenen YOLO gibi Ultralytics YOLOv8 ve YOLO26 gibi desteklenen YOLO modelleri, Ultralytics Python kullanılarak Axelera formatına aktarılabilir ve verimli kenar çıkarım için derleme ve INT8 nicelleştirmeyi gerçekleştiren Voyager SDK aracılığıyla optimize edilebilir.

Güç tüketimini hesaba katın

Güç tüketimi, ısı üretimi ve soğutma gereksinimlerini doğrudan etkilediği için uç dağıtımlarda da önemli bir kısıtlamadır. Sistemin kapalı muhafazalar veya kompakt endüstriyel muhafazalar içinde güvenilir bir şekilde çalışıp çalışamayacağını belirler.

Bu, her watt'ın (W) çalışma süresini ve genel sistem kararlılığını etkilediği mobil robotlar, insansız hava araçları veya uzaktan izleme istasyonları gibi pille çalışan ortamlarda özellikle hayati önem taşır.

Çoğu uç cihaz, üç genel güç kademesine ayrılır. Her birine daha yakından bakalım:

• Low-power devices (<10W): These are typically used in embedded systems where compact size and passive cooling are required. Passive cooling means the device dissipates heat without fans or active cooling systems. Low-power devices are well-suited for smart cameras, portable systems, and energy-sensitive deployments.
• Orta sınıf cihazlar (10–50 W): Bu cihazlar, kontrollü termal sınırlar içinde çalışırken daha yüksek verim gerektiren uç ağ geçitlerinde ve fabrika uç noktalarında yaygın olarak kullanılır. Performans ve verimlilik arasında bir denge sağlarlar.‍
• Yüksek güçlü cihazlar (>50W): Bu tür cihazlar genellikle çoklu kamera işleme ve ağır iş yükleri için tasarlanmış PCIe hızlandırıcılar veya endüstriyel PC'lerdir. Genellikle aktif soğutma ve daha büyük muhafazalarla birlikte kullanılırlar.

Hangi güç kademesinin uygun olduğunu belirlemede iş yükü özelliklerinin önemli bir rol oynadığını unutmamak gerekir. Daha yüksek kare hızları, daha büyük görme modelleri ve çoklu paralel kamera akışları, hesaplama talebini artırır ve bu da güç tüketimini yükseltir.

Günümüzde birçok donanım satıcısı, enerji verimli AI hızlandırmaya odaklanmaktadır. Örneğin, DEEPX'in kenar modülleri, kenar dağıtımlarında düşük güç tüketimli çıkarım için tasarlanmıştır. Intel ayrıca, performansın çevre ve iş yükü gereksinimlerine göre ayarlanmasını sağlayan güç yönetimi ve ölçeklendirme özellikleri sunar.

Endüstriyel kullanılabilirlik ve yaşam döngüsü desteğini hesaba katın

Pilot dağıtımı başarıyla tamamladığınızı varsayalım. Model iyi performans gösteriyor, donanım performans gereksinimlerini karşılıyor ve sistem testlerde güvenilir bir şekilde çalışıyor. 

Bir sonraki zorluk, bu çözümü tam üretime geçirmektir. İşte burada endüstriyel kullanılabilirlik ve yaşam döngüsü desteği kritik öneme sahip hale gelir.

Çoğu uç sistemin yıllarca kesintisiz çalışması beklenir. Piyasaya sürüldükten kısa bir süre sonra üretimden kaldırılabilecek donanımları seçmek önemli bir risk oluşturur. Bir cihaz pilot uygulamada iyi performans gösterse bile, kullanım ömrü sona erdiğinde veya üretim başladıktan sonra temin edilmesi zorlaştığında bir yük haline gelebilir.

Kısa pazar yaşam döngüleri, tedarik zincirinde aksaklıklara neden olabilir, bakım maliyetlerini artırabilir ve beklenmedik yeniden tasarımlara yol açabilir. Çoklu site dağıtımlarında, kullanılamayan bileşenlerin değiştirilmesi genişlemeyi yavaşlatabilir ve sistem yönetimini karmaşıklaştırabilir.

Endüstriyel kullanım için tasarlanmış donanımlar genellikle daha uzun üretim süreleri, daha net yaşam döngüsü politikaları ve sürekli ürün yazılımı veya yazılım desteği sunar. Bu istikrar, döngünün ortasında büyük donanım değişiklikleri yapmadan dağıtımları ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

Kenar cihazını kesinleştirmeden önce, ekipler üreticinin ürün yol haritasını, yaşam döngüsü taahhütlerini ve uzun vadeli destek stratejisini inceleyebilir. 

Ekip uzmanlığının önemi ve kullanım kolaylığı

Kenar cihazının seçimi ve kullanımı, ekibinizin deneyimine de bağlıdır. Bazı platformlar, kullanımı daha kolaydır ve net belgeler, basit kurulum adımları ve kullanıma hazır araçlar sunar. Diğerleri ise performans üzerinde daha fazla kontrol sağlar, ancak daha derin teknik bilgi ve optimizasyon ve hata ayıklama için daha fazla zaman gerektirir.

Örneğin, Ultralytics Python , YOLO26 gibi modelleri eğitmeyi, test etmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır. Yaygın görevleri basitleştirir ve ayrıca modelleri uç dağıtımlarda kullanılan farklı formatlara aktarmayı destekler. Bu, ekiplerin iş akışlarını sıfırdan yeniden oluşturmadan geliştirme aşamasından gerçek dünya donanımına geçmelerini kolaylaştırır.

Edge AI konusunda daha yeni olan ekipler için, güçlü ve iyi belgelenmiş bir yazılım ekosistemi, geliştirme süresini kısaltabilir ve dağıtım riskini azaltabilir. Daha deneyimli ekipler, özellikle çoklu kamera işleme veya katı gecikme gereksinimleri olan uygulamalarda, daha derin özelleştirme ve ince ayar imkanı sunan platformları tercih edebilir.

Basitçe söylemek gerekirse, satıcı ekosistemleri ve araçları önemli bir fark yaratabilir. Net belgeler, aktif destek ve esnek dağıtım seçenekleri, ekiplerin pilot projelerden tam üretim sistemlerine daha sorunsuz bir şekilde geçiş yapmasına yardımcı olur.

Gözden kaçma eğiliminde olan önemli kenar dağıtım faktörleri

Edge cihazı seçiminde etkili olan ana faktörleri ele aldığımıza göre, şimdi gerçek dünya uygulamalarında büyük fark yaratabilecek bazı pratik ayrıntıları inceleyelim. Bu hususlar ilk bakışta acil görünmeyebilir, ancak karar verme sürecinde genellikle kritik bir rol oynar ve pilot aşamayı geçtikten sonra projenin ne kadar sorunsuz yürüyeceğini belirler.

G/Ç, bant genişliği ve yazılım uyumluluğu

Bağlantı ve I/O uyumluluğu, genellikle uç dağıtımlarında karşılaşılan ilk pratik zorluklar arasındadır. Tipik olarak, bir uç cihazı, USB 3.0, GigE ile Power over Ethernet (PoE) ve MIPI gibi yaygın arayüzler dahil olmak üzere kamera ve sensör yapılandırmanızı desteklemelidir.

Endüstriyel görüntü sistemleri, güvenilir çalışmayı sağlamak için donanım tetikleyicileri, senkronizasyon sinyalleri veya belirli zamanlama desteği gerektirebilir.

Bant genişliği, özellikle çoklu kamera kurulumlarında bir başka kritik faktördür. Kamera çıkışı ile cihaz giriş kapasitesi arasındaki küçük uyumsuzluklar bile verimi düşürebilir veya ek gecikmeye neden olabilir.

Yazılım uyumluluğu da çok önemli bir rol oynar. Bazı dağıtımlar, NCNN ve MNN gibi hafif çıkarım çerçevelerine dayanır. 

Akıllı sensör uygulamalarında, Sony IMX500 gibi cihazlar AI işlemeyi doğrudan görüntü sensörüne entegre ederek veri aktarımını ve gecikmeyi azaltır. Bu durumlarda, modelin sensörün araç zinciri tarafından desteklenen bir biçime dönüştürülmesi gerektiğinden, model uyumluluğu ve dışa aktarım desteği özellikle önem kazanır.

Örneğin, Ultralytics Python aşağıdaki gibi modellerin dışa aktarılmasını destekler Ultralytics YOLO11 gibi modellerin, Sony IMX500 gibi cihazlar etrafında oluşturulmuş platformlar da dahil olmak üzere, uç dağıtım boru hatlarıyla uyumlu formatlara aktarılmasını destekler.

Termal ve çevresel güvenilirlik

Kenar cihazları görsel verileri sürekli olarak işlediğinde, termal ve çevresel güvenilirlik kritik faktörler haline gelir. Bu bağlamda güvenilirlik, cihazın toz, titreşim veya aşırı sıcaklıklar gibi zorlu koşullarda bile aşırı ısınma veya arıza olmadan uzun süre çalışabileceği anlamına gelir.

Kenar AI iş yükleri daha zorlu hale geldikçe, termal verimlilik sistem tasarımında belirleyici bir faktör haline geldi. Termal performansa verilen bu önem, Las Vegas'ta düzenlenen CES 2026'da DeepX'in üzerine küçük bir parça tereyağı yerleştirilmiş birden fazla çip üzerinde aynı AI iş yüklerini çalıştırmasıyla vurgulanmıştır. 

Rakip çipler tereyağını eritecek kadar ısı üretirken, DeepX kenar cihazı bunu yapmadı. Bu durum, daha düşük güç tüketimi ve daha güçlü termal kararlılığın gerçek dünyadaki güvenilirliği nasıl doğrudan etkileyebileceğini gösteriyor.

Soğutma tasarımı, istikrarlı performansı korumada merkezi bir rol oynar. İşlemciler daha fazla çalıştıkça ısı üretirler ve bu ısının etkili bir şekilde yönetilmesi gerekir. 

Birçok endüstriyel ortamda, özellikle tozlu veya yüksek titreşimli ortamlarda mekanik fanlar zamanla aşınabileceği veya arızalanabileceği için pasif soğutma tercih edilir. Fansız alüminyum ısı emiciler, hareketli parçalara bağlı kalmadan ısıyı dağıtmak için yaygın olarak kullanılır ve bu da uzun vadeli dayanıklılığı artırır.

Çevresel koşullar da etkili olabilir. Her cihazın nominal çalışma sıcaklığı aralığı vardır ve kapalı dolaplarda veya dış mekanlarda kullanım, ısının hapsolmasına veya donanımın değişken sıcaklıklara maruz kalmasına neden olabilir. Bu durumlarda, muhafaza tasarımı ve hava akışı, ham hesaplama performansı kadar önemli hale gelir.

Yazılım ekosistemi ve dağıtım hazırlığı

Doğru kenar cihazını seçerken, yazılım ekosisteminin gücü, donanım özellikleri kadar önemlidir. Bir cihaz kağıt üzerinde güçlü bir hesaplama performansı sunabilir, ancak güvenilir araçlar ve platform desteği olmadan prototipten üretime geçiş yavaş ve karmaşık hale gelebilir.

İyi desteklenen bir platform, model hazırlığından hedef donanımda optimize edilmiş çıkarımlara kadar tüm dağıtım sürecini kolaylaştırır. Niceleme, performans ayarlama ve hata ayıklama için yerleşik araçlar sağlayan ekosistemler, gerçek iş yükleri altında modelleri doğrulamayı kolaylaştırır ve kullanıma sunma sırasında beklenmedik sorunları azaltır.

Örneğin, YOLO26 gibi Ultralytics YOLO doğrudan OpenVINO aktarılabilir, böylece Intel , entegre GPU'lar ve Sinir İşlem Birimleri (NPU'lar) üzerinde optimize edilmiş çıkarımlar yapılabilir. OpenVINO , desteklenen Intel model dönüştürme, niceleme (FP16 ve INT8 dahil) ve heterojen yürütme gibi performans optimizasyonları OpenVINO . 

Ultralytics Python kullanarak, ekipler basit bir komutla modelleri dışa aktarabilir ve Ultralyticsüst düzey arayüzü aracılığıyla veya doğrudan yerel OpenVINO ile çıkarım yapabilir, böylece Intel uç sistemler için kolaylaştırılmış ve üretime hazır bir dağıtım iş akışı oluşturabilirler.

Yük altında gerçek performans

Birçok uç cihaz kağıt üzerinde etkileyici görünür, ancak tam bir görme boru hattını çalıştırmaya başladıklarında performansları değişebilir. Gerçek uygulamalarda, sistem sadece çıkarım yapmaz. 

Ayrıca ön işleme, son işleme ve bazen aynı anda birden fazla kamera akışını da yönetir. Bu nedenle, saniye başına ortalama kare sayısının ötesine bakmak önemlidir. 

Tutarlı gecikme süresi, genellikle en yüksek performanstan daha önemlidir. Bellek darboğazlarını izlemek ve sistemin sabit yük altında ne kadar kararlı kaldığını kontrol etmek, sistemin üretimde nasıl performans göstereceğine dair daha net bir fikir verir.

Soğuk başlatma süresini, saatler süren çalışma boyunca uzun vadeli yüksek performansı ve kodlama, günlük kaydı veya ağ iletişimi gibi diğer görevler çıkarımla birlikte çalışırken cihazın nasıl davrandığını test etmek yararlıdır. Çoğu gerçek dünya kullanım durumunda, ara sıra yaşanan hız artışlarından çok, istikrarlı ve öngörülebilir performans daha önemlidir.

Dağıtım sonrası güvenlik, yaşam döngüsü ve yönetim

Edge dağıtımları, özellikle sistemlerin sürekli çalışması beklenen üretim gibi ortamlarda, zaman içinde güvenli ve güvenilir kalmalıdır. Güvenli önyükleme, şifreli depolama ve düzenli satıcı güncellemeleri gibi özellikler, cihazları kurcalamaya karşı korumaya yardımcı olur ve güvenlik açıkları veya beklenmedik kesinti riskini azaltır.

Dağıtımdan sonra cihazları yönetmek, doğru donanımı seçmek kadar önemlidir. Uzaktan izleme ve güncelleme özellikleri, ekiplerin her bir cihaza fiziksel olarak erişmeden yazılım, ürün yazılımı ve modelleri bakımını yapmalarını sağlar. Projeler küçük bir pilot uygulamadan daha büyük bir uygulamaya geçtikçe bu özellik giderek daha önemli hale gelir.

Dağıtımlar arttıkça, merkezi filo yönetimi her şeyi düzenli tutmaya yardımcı olur. Ekiplerin track durumunu track , güncellemeleri yönetmesi, performansı izlemesi ve birden fazla konumdaki sorunları gidermesi daha kolay hale gelir. Net bir yönetim stratejisi olmadan, düzinelerce hatta yüzlerce uç sistemi korumak hızla zor hale gelebilir.

Bilgisayar görme ve uç yapay zekanın gerçek hayattaki yaygın uygulamaları

Doğru uç cihazını seçerken dikkate alınması gereken faktörleri değerlendirirken, bu sistemlerin gerçekte nerede kullanıldığını merak ediyor olabilirsiniz. Günümüzde, uç yapay zeka, imalat ve perakendecilikten robotik ve akıllı altyapıya kadar neredeyse her sektördeki uygulamaları desteklemektedir.

Aşağıda, uç cihazların düşük gecikme süresi, azaltılmış bant genişliği tüketimi ve güvenilir cihaz içi işleme sağladığı beş yaygın derin öğrenme kullanım örneği bulunmaktadır:

• Endüstriyel tesislerde güvenlik izleme: Kenar bilgi işlem donanımında kullanılan bilgisayar görme boru hatları, kişisel koruyucu ekipman (PPE) uyumluluğu için anlık uyarılar sağlayabilir. Bu, çalışanların kask, eldiven, güvenlik yeleği veya gözlük gibi gerekli güvenlik ekipmanlarını detect otomatik olarak detect ve güvenli olmayan davranışları tespit ettiği anlamına gelir. Bu, hassas video verilerinin yerinde güvenli bir şekilde işlenmesini sağlarken işyeri kazalarını azaltarak operasyonel güvenilirliği artırır.
  
• Perakende analitiği: Kenar cihazları, envanter yönetimi, raf mevcudiyeti ve kuyruk algılama için görsel verileri yerel olarak işleyebilir, böylece bant genişliği ve bulut maliyetlerini azaltırken birçok mağazada maliyet etkin ve ölçeklenebilir kalır.
  
• Robotik: Robotikte, cihaz üzerinde yapay zeka, gerçek zamanlı nesne algılama ve otonom navigasyon sağlar. Örneğin, NVIDIA kenar cihazları, robotların YOLO26 gibi bilgisayar görme modellerini yerel olarak çalıştırmasına olanak tanıyan kompakt, GPU bilgi işlem platformları sağlayarak, güç verimliliğini korurken düşük gecikmeli performans sunar.
  
• Akıllı şehirler ve trafik izleme: Akıllı şehir uygulamaları, gerçek zamanlı trafik akışı analizi, kaza tespiti ve yaya güvenliği izleme için uç bilgisayar görme işlemcileri kullanabilir. Buluta sürekli video akışı yapılmasını önleyerek, bu sistemler bant genişliği gereksinimlerini azaltır ve yanıt sürelerini iyileştirir.‍
• Üretimde kalite kontrolü: Üretim hatlarında, kenar cihazları ürünleri gerçek zamanlı olarak inceleyerek, ürünler konveyörde ilerlemeden önce detect , eksik bileşenleri veya montaj hatalarını detect edebilir. Bu sistemler, verim ve güç kısıtlamalarına bağlı olarak CPU'lar, GPU'lar veya özel AI hızlandırıcılar üzerinde YOLO26 gibi modelleri çalıştırabilir.

Önemli çıkarımlar

Bilgisayar görme projeniz için doğru uç cihazı seçmek, performans, güç verimliliği, güvenilirlik ve uzun vadeli kullanılabilirlik arasında denge kurmayı gerektirir. Ekipler, yalnızca en yüksek özelliklere odaklanmak yerine, gerçek dünya koşullarını, yazılım ekosisteminin olgunluğunu ve yaşam döngüsü desteğini değerlendirmelidir. Ölçeklendirme öncesinde pilot bir dağıtımla kurulumunuzu doğrulayarak, riski azaltabilir, maliyetleri kontrol edebilir ve prototipten üretime daha sorunsuz bir geçiş sağlayabilirsiniz.

Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu keşfedin. Çözüm sayfalarımızı inceleyerek tarımda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayar görüşü gibi çeşitli uygulamaları keşfedin. Lisans seçeneklerimizi inceleyin ve Vision AI'yı bugün kullanmaya başlayın!