Ultralytics YOLO, DEEPX ile ortaklık kuruyor: Fiziksel Yapay Zeka için Uç AI çıkarımı

Ultralytics'te, yapay zeka fiziksel dünyaya daha derinlemesine entegre oldukça bilgisayarlı görü modellerini doğrudan uç cihazlarda çalıştırmaya yönelik artan bir geçiş görüyoruz. Robotikten endüstriyel makinelere, akıllı kameralardan otonom araçlara kadar giderek daha fazla akıllı sistemden, buluta bağımlı kalmadan gerçek zamanlı olarak görmeleri, anlamaları ve hareket etmeleri bekleniyor.

Bu yeni akıllı sistemler dalgası Fiziksel Yapay Zeka olarak adlandırılıyor ve gerçek dünyada otonom bir şekilde çalışabilen yüksek performanslı, ultra enerji verimli bilişim gerektiriyor. Gerçek dünya sistemleri; uç için özel olarak üretilmiş donanımlar üzerinde yerel, güvenilir ve verimli bir şekilde çalışan görsel yapay zekaya ihtiyaç duyar.

Ultralytics YOLO26 gibi Ultralytics YOLO modelleri gerçek zamanlı bilgisayarlı görü için tasarlanmıştır, ancak uçta tam potansiyellerini ortaya çıkarmak doğru yazılım ve donanım kombinasyonunu gerektirir. Bu doğrultuda, DEEPX ile yeni ortaklığımızı duyurmaktan heyecan duyuyoruz.

Ultralytics YOLO modellerinin DEEPX NPU donanımı üzerinde verimli ve yüksek performanslı bir şekilde dağıtılmasını sağlayan yeni bir dışa aktarma entegrasyonu sunmak için DEEPX ile ortaklık kurduk. Birlikte, Fiziksel Yapay Zekanın nasıl oluşturulacağı, dağıtılacağı ve ölçeklendirileceği konusunda birleşik bir küresel standart belirliyoruz.

Link to this sectionFiziksel Yapay Zekanın geleceği için ortak bir vizyon#

Dünyada en yaygın kullanılan bilgisayarlı görü çerçevesi olan Ultralytics, bu sistemlerin "gözleri" görevini görür. En verimli NPU üreticilerinden biri olan DEEPX ise bunları ölçekli olarak çalıştıracak "beyin" görevini sağlar.

Ultralytics ve DEEPX olarak erişilebilirlik, performans ve geliştirici odaklı tasarıma inanıyor ve bunlar tarafından motive ediliyoruz. Ultralytics ve DEEPX ekosistemlerini bir araya getirerek, ister ilk ürününü piyasaya süren başlangıç aşamasındaki bir robotik şirketi olsun, ister binlerce tesise görsel yapay zeka yayan bir Fortune 500 üreticisi olsun, görsel yapay zekayı ticari olarak dağıtmak için tek ve güvenilir bir yol sağlıyoruz.

Bu şu anlama geliyor:

• Daha hızlı pazara giriş süresi: Ek açıklamadan dağıtıma kadar aylar değil, günler içinde.
• Daha düşük dağıtım maliyetleri: Güç ve silikon maliyetinin çok küçük bir kısmıyla GPU sınıfı performans, size 2-4 W güç tüketimi ile 250+ FPS sağlar.
• Yeni gelir fırsatları: Daha önce ekonomik olarak uygulanabilir olmayan uç yapay zeka ürünleri geliştir ve gönder.
• Geleceğe hazır ölçeklendirme: Özel bir CI/CD hattı, her yeni Ultralytics sürümünün DEEPX'in çok yıllık tedarik taahhütleri ile desteklenen DEEPX donanımıyla kutudan çıktığı gibi çalışmasını sağlar.

Link to this sectionDEEPX'in NPU teknolojisini keşfetmek#

Yeni dışa aktarma entegrasyonuna dalmadan önce, DEEPX ve NPU'larının verimli Fiziksel Yapay Zekayı etkinleştirmede oynadığı rol hakkında daha fazla bilgi edinelim.

DEEPX, Ultralytics YOLO gibi görsel modeller için özel olarak üretilmiş, watt başına benzersiz kare hızıyla (FPS/W) verimli uç yapay zeka donanımı sunan bir yapay zeka yarı iletken inovasyon şirketidir.

DEEPX çipleri, teorik metrikler yerine gerçek dünya verimliliğine odaklanarak performansı yeniden tanımlıyor ve geliştiricilerin güç bütçesinin çok küçük bir kısmıyla GPU sınıfı sonuçlar elde etmesini sağlıyor.

DEEPX'in yaklaşımını özellikle yenilikçi kılan şey, tam yığın tasarımıdır. DX-M1 NPU, bilgisayarlı görü modellerinin hesaplama modellerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır; pasif soğutma ve düşük güç tüketimi ile watt başına performansın ve uzun vadeli güvenilirliğin önemli olduğu üretim ölçeğindeki dağıtımlar için idealdir. DX-M1, Samsung Foundry 5nm sürecinde seri üretimdedir, DX-M2 ise bu verimlilik zarfını Agentic AI dönemine genişletmek için Samsung 2nm GAA yol haritasındadır.

Link to this sectionUltralytics YOLO modellerini DEEPX'e aktarmaya başlama#

Ultralytics Python paketi ve Ultralytics Platform, beş bilgisayarlı görü görevinin tamamında YOLO modellerini eğitmek, değerlendirmek ve dağıtmak için eksiksiz ve birleşik bir ortam sağlar. İster kodla çalışmayı ister sürtünmesiz görsel bir iş akışıyla çalışmayı tercih et, her iki yol da sana bir modeli veriden dağıtıma taşımak için tutarlı ve ölçeklenebilir bir yöntem sunar.

Bu ortaklık sayesinde Ultralytics, YOLO modellerinin tek bir komutla (format=deepx) DEEPX NPU donanımında dağıtılmak üzere dışa aktarılmasını sağlayan yeni bir dışa aktarma entegrasyonu tanıttı. Entegrasyon, Ultralytics ekosistemi genelinde tamamen desteklenmektedir; bu da geliştiricilerin modellerini etiketleyip eğittikten sonra Python paketinden veya doğrudan Ultralytics Platform'dan DEEPX'e aktarabilecekleri anlamına gelir. Dışa aktarma sırasında model, EMA tabanlı kalibrasyonun model kalitesinden ödün vermeden maksimum NPU performansı sağlamasıyla optimize edilmiş bir .dxnn ikili dosyasına derlenir ve INT8 nicelleştirilir.

Uygulamada bu, ticari ekiplerin etiketli verilerden DEEPX NPU'larında çalışan üretime hazır bir modele sadece üç komutla geçebileceği anlamına gelir:

# 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

Çalışma zamanı kurulumu ve DEEPX'in dxtron grafik görüntüleyicisiyle görselleştirme dahil tam kurulum ayrıntıları için DEEPX entegrasyon belgelerine göz at.

Link to this sectionUltralytics YOLO modellerini DEEPX NPU'larında çalıştırmanın temel faydaları#

İşte Ultralytics YOLO modellerini yeni entegrasyonu kullanarak DEEPX donanımında dağıtmanın temel avantajlarından bazıları:

• Ultralytics iş akışı ile sorunsuz entegrasyon: YOLO modellerini DEEPX dağıtımı için dışa aktarmak, tek bir format=deepx komutunun uç dağıtım sürecini standartlaştırmasıyla Ultralytics Python paketine doğal bir şekilde uyum sağlar.
• Birden fazla bilgisayarlı görü görevi için destek: YOLOv8, YOLO11 ve YOLO26 genelinde nesne algılama, segmentasyon, poz tahmini, yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) algılama ve sınıflandırma için modeller dağıtabilirsin.
• Ultra verimli uç çıkarımı: DEEPX NPU'ları, üretim ölçeğindeki dağıtımlar için ideal olan pasif soğutma ve ultra düşük güç tüketimi ile gücün çok küçük bir kısmıyla GPU sınıfı performans sunar.
• Geleceğe hazır temel: Özel bir CI/CD hattı, her yeni Ultralytics sürümüyle kutudan çıktığı gibi uyumluluğu garanti ederken, DX-M1'den DX-M2'ye geçiş yol haritası aynı yazılım yığınını Agentic AI dönemine genişletir.
• Fiziksel Yapay Zeka uygulamalarında ölçeklenebilir: Akıllı gözetimden endüstriyel denetime, robotikten otonom sistemlere kadar entegrasyon, çok çeşitli gerçek dünya kullanım durumlarını destekler.

Link to this sectionUltralytics YOLO ve DEEPX donanımının etki yaratabileceği yerler#

Peki, Ultralytics YOLO modellerinin gerçek dünya senaryolarında DEEPX donanımı üzerinde dağıtılabileceği bazı yaygın Fiziksel Yapay Zeka uygulamaları nelerdir?

Link to this sectionUçta akıllı gözetim#

Modern gözetim sistemleri, gizlilikten veya bağlantıdan ödün vermeden gerçek zamanlı algılama talep eder. DEEPX NPU'larında çalışan Ultralytics YOLO modelleri, güvenlik kameralarının ve izleme sistemlerinin video beslemelerini yerel olarak analiz etmesini, insanları, araçları ve sıra dışı etkinlikleri düşük güç tüketimiyle ve buluta bağımlı olmadan gerçek zamanlı olarak tanımlamasını sağlar. Avrupa'da GDPR uygulamaları sıkılaştıkça ve belediye ihaleleri giderek daha fazla veri yerleşimi zorunlu kıldıkça, cihaz üzerinde çıkarım yapmak teknik bir avantaj olduğu kadar yasal bir avantaj haline de gelir.

Link to this sectionEndüstriyel otomasyon ve kalite kontrol#

Fabrikalarda ve üretim tesislerinde görsel yapay zeka, kalite kontrolü, kusur tespiti ve süreç izlemeyi otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ultralytics YOLO modellerini DEEPX donanımıyla birleştirmek, zorlu endüstriyel ortamlarda 7/24 güvenilir bir şekilde çalışan, israfı azaltmaya, ürün kalitesini iyileştirmeye ve işçi güvenliğini korumaya yardımcı olan cihaz üzerinde denetime olanak tanır.

Link to this sectionRobotik ve otonom sistemler#

Robotik için hız ve yanıt verme yeteneği kritiktir. İster bir depoda gezinsin, ister dinamik endüstriyel ortamlarda çalışsın veya insanların yanında çalışsın, robotların çevrelerini anında yorumlamaları gerekir. DEEPX NPU'larında çalışan Ultralytics YOLO modelleri, robotların engelleri algılamasını, insanları takip etmesini ve nesneleri gerçek zamanlı olarak tanımlamasını sağlayarak sürekli bulut bağlantısına bağımlı kalmadan daha güvenli hareketi ve daha fazla otonomiyi destekler.

Link to this sectionÖnemli çıkarımlar#

Ultralytics YOLO modelleri ve DEEPX NPU'ları, yüksek performanslı Fiziksel Yapay Zekayı uca taşımayı her zamankinden daha kolay hale getiriyor. Yeni format=deepx standardı ile dağıtımı basitleştirerek ve modelleri DEEPX'in enerji verimli donanımı için optimize ederek, bu ortaklık geliştirme ile gerçek dünya ticari uygulamaları arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı oluyor. Fiziksel Yapay Zeka büyümeye devam ettikçe, bu iş birliği üretim kalitesinde görsel yapay zekayı her büyüklükteki işletme için erişilebilir, uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir hale getirmeye yönelik bir adımdır.

Uç yapay zeka ürünlerini pazara daha hızlı sunmaya hazır mısın?

• Ticari desteğe ve Enterprise YOLO modellerine erişmek için bir lisans talep et.
• İlk DEEPX uyumlu modelini etiketlemek, eğitmek ve dağıtmak için Ultralytics Platform'u dene.
• Ortak dağıtım fırsatlarını keşfetmek için bir Ultralytics ortağı ol.
• Tam teknik kılavuz için belgeleri oku.

Robotikte yapay zeka ve üretimde yapay zeka gibi inovasyonların geleceği nasıl şekillendirdiğini öğren.