Ultralytics YOLO, DEEPX ile ortaklık kuruyor: Fiziksel Yapay Zekâ için uç yapay zekâ çıkarımı

Ultralytics olarak, yapay zekâ fiziksel dünyaya daha derinlemesine entegre oldukça bilgisayarlı görü modellerini doğrudan uç cihazlarda çalıştırmaya yönelik artan bir geçiş görüyoruz. Robotik ve endüstriyel makinelerden akıllı kameralara ve otonom araçlara kadar giderek daha fazla akıllı sistemden buluta bağlı olmadan gerçek zamanlı olarak görmesi, anlaması ve hareket etmesi bekleniyor.

Bu yeni akıllı sistemler dalgası Fiziksel Yapay Zekâ olarak adlandırılıyor ve gerçek dünyada otonom şekilde çalışabilen yüksek performanslı, ultra enerji verimli bilgi işlem gerektiriyor. Gerçek dünya sistemleri, uç için özel olarak tasarlanmış donanımlarda yerel, güvenilir ve verimli şekilde çalışan görsel yapay zekâya ihtiyaç duyuyor.

Ultralytics YOLO26 gibi Ultralytics YOLO modelleri gerçek zamanlı bilgisayarlı görü için tasarlanmıştır; ancak uçta tam potansiyellerini açığa çıkarmak için doğru yazılım ve donanım bileşimine ihtiyaç vardır. Bu doğrultuda, DEEPX ile yeni iş ortaklığımızı duyurmaktan heyecan duyuyoruz.

DEEPX ile iş ortaklığı yaparak Ultralytics YOLO modellerinin DEEPX NPU donanımında verimli ve yüksek performanslı şekilde dağıtılmasını sağlayan yeni bir dışa aktarma entegrasyonu sunuyoruz. Birlikte, Fiziksel Yapay Zekânın nasıl geliştirileceği, dağıtılacağı ve ölçeklendirileceği konusunda birleşik bir küresel standart oluşturuyoruz.

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

Fiziksel Yapay Zekânın geleceğine dair ortak bir vizyon#

Dünyada en yaygın benimsenen bilgisayarlı görü çerçevesi olarak Ultralytics, bu sistemlerin "gözlerini" sağlar. En verimli NPU üreticilerinden biri olan DEEPX ise bunları ölçekli şekilde çalıştıracak "beyni" sağlar.

Ultralytics ve DEEPX olarak erişilebilirlik, performans ve geliştirici odaklı tasarıma inanıyor ve bunlarla hareket ediyoruz. Ultralytics ve DEEPX ekosistemlerini bir araya getirerek, ilk ürününü piyasaya sunan erken aşamadaki bir robotik şirketinden binlerce tesiste görsel yapay zekâyı devreye alan Fortune 500 üreticisine kadar ticari görsel yapay zekâ dağıtımı için tek ve güvenilir bir yol sunuyoruz.

Bunun anlamı:

• Daha hızlı pazara çıkış: Açıklamadan dağıtıma aylar yerine günler içinde.
• Daha düşük dağıtım maliyetleri: Gücün ve silikon maliyetinin çok daha azıyla GPU sınıfı performans; 2-4 W güç tüketimiyle 250+ FPS elde edebilirsin.
• Yeni gelir fırsatları: Daha önce ekonomik açıdan uygulanabilir olmayan uç yapay zekâ ürünleri geliştirip piyasaya sunabilirsin.
• Geleceğe hazır ölçeklendirme: Özel bir CI/CD işlem hattı, DEEPX'in çok yıllı tedarik taahhütleriyle desteklenerek her yeni Ultralytics sürümünün DEEPX donanımıyla kutudan çıktığı gibi çalışmasını sağlar.

DEEPX'in NPU teknolojisini keşfetme#

DEEPX, Ultralytics YOLO gibi görsel modellere özel olarak tasarlanmış ve watt başına sınıfının lideri kare hızı (FPS/W) sunan verimli uç yapay zekâ donanımları geliştiren yenilikçi bir yapay zekâ yarı iletken şirketidir. DEEPX, teorik ölçütler için optimizasyon yapmak yerine gerçek dünya verimliliğine odaklanır ve geliştiricilerin güç bütçesinin çok daha azıyla GPU sınıfı sonuçlar elde etmesini sağlar.

Bunu mümkün kılan, tam kapsamlı bir tasarımdır. DX-M1 NPU, pasif soğutma ve düşük güç tüketimiyle bilgisayarlı görü modellerinin hesaplama örüntülerini hızlandırmak üzere özel olarak tasarlanmıştır; bu özellikler watt başına performansın ve uzun vadeli güvenilirliğin önemli olduğu üretim ölçeğindeki dağıtımlar için uygundur.

Edge AI yaygın şekilde benimsenmeye başladıkça önemli olan sürdürülebilir performanstır: gelişmiş modelleri sıkı güç ve termal kısıtlar içinde güvenilir şekilde çalıştırırken gerçek dünya dağıtımları için ölçeklenebilir kalmak. Bu nedenle Watt Başına FPS, uç yapay zekâ platformlarını değerlendirmede en önemli ölçütlerden biri hâline geldi.

Şekil 2. DX-M1 NPU üzerinde YOLO26, YOLO11 ve YOLOv8 için Pareto cephesi karşılaştırması. DX-M1 üzerinde, i5-14600K ana bilgisayar (32GB RAM), SDK dx-com v2.3.0 ve yalnızca NPU yongası kullanılarak ölçülmüştür.

Pazar PoC aşamasından büyük ölçekli dağıtıma geçerken müşteriler, aynı güç ve termal bütçe içinde birden fazla yapay zekâ modelini eşzamanlı olarak çalıştırmaya giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor. Yukarıdaki grafik, YOLO26'nın doğruluk ve verimlilik arasında sürekli olarak daha güçlü bir denge sunduğunu gösteriyor: YOLO26n, DX-M1 üzerinde yaklaşık 405 FPS/W değerine ulaşıyor ve geliştiricilerin daha büyük, daha fazla güç tüketen donanımlara geçmeden daha gelişmiş yapay zekâ iş yüklerini çalıştırmasına olanak tanıyor.

Ultralytics YOLO modellerini DEEPX'e dışa aktarmaya başlama#

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

Bu iş ortaklığı aracılığıyla Ultralytics, YOLO modellerinin tek bir komutla DEEPX NPU donanımında dağıtılmak üzere dışa aktarılmasını sağlayan yeni bir dışa aktarma entegrasyonu sundu: format=deepx. Entegrasyon, Ultralytics ekosisteminin tamamında tam olarak desteklenir; bu da geliştiricilerin modellerini açıklama ve eğitme işlemlerinden sonra Python paketinden veya doğrudan Ultralytics Platform üzerinden DEEPX'e aktarabileceği anlamına gelir. Dışa aktarma sırasında model derlenir ve optimize edilmiş bir .dxnn ikili dosyası olarak INT8 nicemlenir; EMA tabanlı kalibrasyon ise model kalitesinden ödün vermeden maksimum NPU performansını sağlar.

Uygulamada bu, ticari ekiplerin etiketlenmiş veriden DEEPX NPU'larında çalışan üretime hazır bir modele yalnızca 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 olmak üzere tüm kurulum ayrıntıları için DEEPX entegrasyon belgelerine göz at.

Ultralytics YOLO modellerini DEEPX NPU'larında çalıştırmanın temel avantajları#

Yeni entegrasyonu kullanarak Ultralytics YOLO modellerini DEEPX donanımında dağıtmanın temel avantajlarından bazıları şunlardır:

• Ultralytics iş akışıyla sorunsuz entegrasyon: YOLO modellerini DEEPX dağıtımı için dışa aktarmak, Ultralytics Python paketine doğal biçimde uyum sağlar ve tek bir format=deepx komutuyla uç dağıtım sürecini standartlaştırır.
• Birden fazla bilgisayarlı görü görevi desteği: YOLOv8, YOLO11 ve YOLO26 ile nesne algılama, segmentasyon, poz tahmini, yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) algılama ve sınıflandırma modellerini dağıtabilirsin.
• Ultra verimli uç çıkarımı: DEEPX NPU'ları, gücün çok daha azıyla GPU sınıfı performans sunar; pasif soğutma ve ultra düşük güç tüketimi, onları üretim ölçeğindeki dağıtımlar için ideal kılar.
• Geleceğe hazır temel: Özel bir CI/CD işlem hattı, her yeni Ultralytics sürümüyle kutudan çıktığı gibi uyumluluğu garanti ederken DX-M1'den DX-M2'ye uzanan yol haritası aynı yazılım yığınını Agentic AI çağında da sürdürüyor.
• Fiziksel Yapay Zekâ uygulamalarında ölçeklenebilirlik: Akıllı gözetim ve endüstriyel denetimden robotik ve otonom sistemlere kadar entegrasyon, çok çeşitli gerçek dünya kullanım alanlarını destekler.

Ultralytics YOLO ve DEEPX donanımının etki yaratabileceği alanlar#

Peki Ultralytics YOLO modellerinin gerçek dünya senaryolarında DEEPX donanımında dağıtılabileceği yaygın Fiziksel Yapay Zekâ uygulamalarından bazıları neler?

Uçta akıllı gözetim#

Modern gözetim sistemleri, gizlilikten veya bağlantıdan ödün vermeden gerçek zamanlı algılama gerektirir. DEEPX NPU'larında çalışan Ultralytics YOLO modelleri, güvenlik kameralarının ve izleme sistemlerinin video akışlarını yerel olarak analiz etmesini, insanları, araçları ve olağandışı etkinlikleri düşük güç tüketimiyle ve buluta ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı olarak belirlemesini sağlar. Avrupa'da GDPR uygulaması sıkılaşırken ve belediye tedarik süreçlerinde verilerin yerel olarak tutulması giderek daha fazla zorunlu kılınırken cihaz üzerinde çıkarım, teknik olduğu kadar düzenleyici bir avantaj da hâline geliyor.

Endüstriyel otomasyon ve kalite kontrol#

Fabrikalarda ve üretim tesislerinde görsel yapay zekâ, kalite kontrolünü, kusur tespitini ve süreç izlemeyi otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Ultralytics YOLO modellerinin DEEPX donanımıyla birleştirilmesi, zorlu endüstriyel ortamlarda 7/24 güvenilir şekilde çalışan cihaz üzerinde denetim sağlar; israfı azaltmaya, ürün kalitesini iyileştirmeye ve çalışan güvenliğini korumaya yardımcı olur.

Robotik ve otonom sistemler#

Robotik için hız ve tepki verme kabiliyeti kritik öneme sahiptir. İster bir depoda yol buluyor, ister dinamik endüstriyel ortamlarda çalışıyor, ister insanlarla birlikte görev yapıyor olsun, robotların çevrelerini anında yorumlaması gerekir. DEEPX NPU'larında çalışan Ultralytics YOLO modelleri, robotların engelleri algılamasını, insanları takip etmesini ve nesneleri gerçek zamanlı olarak tanımlamasını sağlayarak sürekli bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan daha güvenli hareketi ve daha yüksek otonomiyi destekler.

Önemli çıkarımlar#

Ultralytics YOLO modelleri ve DEEPX NPU'ları, yüksek performanslı Fiziksel Yapay Zekâyı uca taşımayı her zamankinden kolay hâle getiriyor. Yeni format=deepx standardıyla dağıtımı basitleştiren ve modelleri DEEPX'in enerji verimli donanımı için optimize eden bu iş ortaklığı, geliştirme ile gerçek dünyadaki ticari uygulamalar arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı oluyor. Fiziksel Yapay Zekâ büyümeye devam ederken bu iş birliği, üretim kalitesindeki görsel yapay zekâyı her ölçekten işletme için erişilebilir, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir hâle getirme yolunda atılmış bir adımdır.

Uç yapay zekâ ürünlerini daha hızlı pazara sunmaya hazır mısın?

• Ticari desteğe ve Enterprise YOLO modellerine erişmek için lisans talep et.
• İlk DEEPX uyumlu modelini açıklamak, eğitmek ve dağıtmak için Ultralytics Platform'u dene.
• Ortak dağıtım fırsatlarını keşfetmek için Ultralytics iş ortağı ol.
• Tam teknik kılavuz için belgelere göz at.

Robotikte yapay zekâ ve üretimde yapay zekâ gibi yeniliklerin geleceği nasıl şekillendirdiğini öğren.