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

Ultralytics'te, yapay zeka fiziksel dünyaya daha derinlemesine entegre olurken computer vision models modellerini doğrudan uç cihazlarda çalıştırmaya doğru büyüyen bir geçiş görüyoruz. Robotik ve endüstriyel makinelerden akıllı kameralara ve otonom araçlara kadar giderek daha fazla akıllı sistemden, buluta bağımlı kalmadan gerçek zamanlı olarak görmeleri, anlamaları ve harekete geçmeleri isteniyor.

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 yazılım ve donanımın doğru 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.

Şekil 1. DX-M1 M.2 modülü ve DX-AIPlayer N97 AI Box** özelliklerine sahip, cihaz üzerinde yapay zeka çıkarımı için DEEPX donanım ekosistemi.

Fiziksel 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.

DEEPX'in NPU teknolojisini keşfetmek#

DEEPX, Ultralytics YOLO gibi görme modelleri için sınıfının en iyisi watt başına kare (FPS/W) oranında özel olarak üretilmiş, verimli uç nokta AI donanımları sunan bir AI yarı iletken yenilikçisidir. DEEPX, teorik metrikleri optimize etmek yerine gerçek dünya verimliliğine odaklanarak geliştiricilerin güç bütçesinin çok küçük bir kısmıyla GPU sınıfında sonuçlar almasını sağlıyor.

Bunu mümkün kılan şey, uçtan uca bir tasarımdır. DX-M1 NPU, bilgisayarlı görü modellerinin hesaplama modellerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır; pasif soğutması ve düşük güç tüketimi, watt başına performansın ve uzun vadeli güvenilirliğin önemli olduğu üretim ölçeğindeki dağıtımlara uygundur.

Edge AI ana akım haline gelirken önemli olan sürdürülebilir performanstır: gelişmiş modelleri sıkı güç ve ısıl kısıtlamalar dahilinde güvenilir bir şekilde çalıştırırken gerçek dünya dağıtımı için ölçeklenebilir kalmak. FPS/Watt oranının, uç nokta AI platformlarını değerlendirmek için en önemli metriklerden biri haline gelmesinin nedeni budur.

Şekil 2. DX-M1 NPU üzerinde YOLO26, YOLO11 ve YOLOv8'in Pareto cephesi benchmark testi. i5-14600K sunucu (32GB RAM), SDK dx-com v2.3.0 ve yalnızca NPU çipi ile ölçülmüştür.

Piyasa PoC'lerin ötesine geçip geniş ölçekli dağıtıma yöneldikçe, müşteriler aynı güç ve ısıl bütçe dahilinde aynı anda çalışan birden fazla AI modeline giderek daha fazla ihtiyaç duymaktadır. Yukarıdaki grafik, YOLO26'nın tutarlı bir şekilde daha güçlü bir doğruluk ve verimlilik dengesi sunduğunu göstermektedir: YOLO26n, DX-M1 üzerinde yaklaşık 405 FPS/W değerine ulaşarak geliştiricilerin daha büyük ve daha fazla güç tüketen donanımlara geçiş yapmadan daha gelişmiş AI iş yüklerini çalıştırmasına olanak tanır.

Ultralytics YOLO modellerini DEEPX'e aktarmaya başlama#

Ultralytics Python package ve Ultralytics Platform, YOLO modellerini beş bilgisayarlı görü görevinin tümünde eğitmek, değerlendirmek ve dağıtmak için eksiksiz, birleştirilmiş bir ortam sağlar. İster kodla çalışmayı ister sürtünmesiz görsel bir iş akışı kullanmayı tercih edin, her iki yol da bir modeli veriden dağıtıma taşımanın tutarlı ve ölçeklenebilir bir yolunu sunar.

Bu ortaklık sayesinde Ultralytics, format=deepx tek komutuyla YOLO modellerinin DEEPX NPU donanımında dağıtım için dışarı aktarılmasını sağlayan yeni bir export integration tanıttı. Entegrasyon Ultralytics ekosisteminde tamamen desteklenmektedir; bu, geliştiricilerin modeli etiketleyip eğittikten sonra Python paketinden veya doğrudan Ultralytics Platform üzerinden DEEPX'e dışarı aktarabileceği anlamına gelir. Dışarı aktarma sırasında model, model kalitesinden ödün vermeden maksimum NPU performansını garanti eden EMA tabanlı kalibrasyon ile derlenir ve optimize edilmiş bir .dxnn ikili dosyasına INT8 kuantizasyonundan geçirilir.

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 görüntüleyicisi ile görselleştirme dahil tüm kurulum ayrıntıları için DEEPX integration documentation sayfasına göz atın.

Ultralytics 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.

Ultralytics 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?

Uçta 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.

Endüstriyel 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.

Robotik 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.

Öne çıkanlar#

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 Request a license isteğinde bulunun.
• DEEPX'e hazır ilk modelini etiketlemek, eğitmek ve dağıtmak için Try Ultralytics Platform deneyin.
• Ortak dağıtım fırsatlarını keşfetmek için Become an Ultralytics partner olun.
• Eksiksiz teknik kılavuz için Read the docs bölümünü okuyun.

AI in robotics ve AI in manufacturing gibi yeniliklerin geleceği nasıl şekillendirdiğini öğrenin.