Ultralytics YOLO, DEEPX ile iş birliği yapıyor: Fiziksel Yapay Zekâ için uç yapay zekâ çıkarımı

Ultralytics olarak, yapay zekâ fiziksel dünyaya daha derinlemesine entegre olurken bilgisayarlı görü modellerini doğrudan uç cihazlarda çalıştırmaya yönelik ilginin arttığını 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 harekete geçmesi bekleniyor.

Bu yeni akıllı sistem dalgasına Fiziksel Yapay Zekâ deniyor ve gerçek dünyada otonom olarak çalışabilen, yüksek performanslı ve ultra enerji verimli bilgi işlem gücü gerektiriyor. Gerçek dünya sistemlerinin, uçta çalışmak üzere tasarlanmış donanımlarda yerel, güvenilir ve verimli çalışan görsel yapay zekâya ihtiyacı var.

Ultralytics YOLO26 gibi Ultralytics YOLO modelleri gerçek zamanlı bilgisayarlı görü için tasarlandı; ancak bu modellerin uçta tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için doğru yazılım ve donanım bileşimini kullanmak gerekiyor. Bu doğrultuda, DEEPX ile yeni iş ortaklığımızı duyurmaktan heyecan duyuyoruz.

Ultralytics YOLO modellerinin DEEPX NPU donanımında verimli ve yüksek performanslı biçimde dağıtılmasını sağlayan yeni bir dışa aktarma entegrasyonunu sunmak için DEEPX ile iş ortaklığı kurduk. Birlikte, Fiziksel Yapay Zekânın nasıl geliştirileceği, dağıtılacağı ve ölçeklendirileceği konusunda birleşik bir küresel standart belirliyoruz.

Şekil 1. DX-M1 M.2 modülü ve DX-AIPlayer N97 AI Box'ı içeren, cihaz üzerinde yapay zekâ çıkarımına yönelik DEEPX donanım ekosistemi.

Fiziksel Yapay Zekânın geleceğine dair ortak vizyon#

Dünyada en yaygın benimsenen bilgisayarlı görü çerçevesi olan Ultralytics, bu sistemlerin "gözlerini" sağlar. En verimli NPU üreticilerinden biri olan DEEPX ise bu sistemleri geniş ölçekte çalıştıracak "beyni" sağlar.

Ultralytics ve DEEPX olarak erişilebilirlik, performans ve geliştirici odaklı tasarım ilkeleriyle hareket ediyoruz. Ultralytics ve DEEPX ekosistemlerini bir araya getirerek, ilk ürününü piyasaya süren erken aşamadaki bir robotik şirketi veya binlerce tesiste görsel yapay zekâyı devreye alan bir Fortune 500 üreticisi olman fark etmeksizin, görsel yapay zekâyı ticari olarak dağıtmak için tek ve güvenilir bir yol sunuyoruz.

Bunun anlamı:

• Pazara daha hızlı çıkış: Aylar değil, günler içinde etiketlemeden dağıtıma.
• Daha düşük dağıtım maliyetleri: Gücün ve silikon maliyetinin çok daha azıyla GPU sınıfı performans; 2-4 W güç tüketimiyle 250+ FPS.
• Yeni gelir fırsatları: Daha önce ekonomik açıdan uygulanabilir olmayan uç yapay zekâ ürünleri geliştir ve piyasaya sür.
• Geleceğe hazır ölçeklenebilirlik: Özel CI/CD hattı, DEEPX'in çok yıllı tedarik taahhütleriyle desteklenerek her yeni Ultralytics sürümünün DEEPX donanımında kutudan çıktığı gibi çalışmasını sağlar.

DEEPX'in NPU teknolojisini keşfet#

DEEPX, Ultralytics YOLO gibi görü modelleri için özel olarak tasarlanmış, sınıfında lider watt başına kare hızına (FPS/W) sahip verimli uç yapay zekâ donanımları sunan bir AI yarı iletken yenilikçisidir. DEEPX teorik ölçütleri optimize etmek yerine gerçek dünyadaki verimliliğe odaklanır ve geliştiricilerin güç bütçesinin çok daha azıyla GPU sınıfı sonuçlara ulaşmasını sağlar.

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

Uç yapay zekâ yaygın biçimde benimsenmeye başladıkça önemli olan sürdürülebilir performanstır: Gerçek dünya dağıtımlarına ölçeklenebilirliği korurken gelişmiş modelleri sıkı güç ve termal kısıtlamalar dahilinde güvenilir biçimde çalıştırmak. Bu nedenle Watt başına FPS, uç yapay zekâ platformlarını değerlendirmek için en önemli ölçütlerden biri hâline geldi.

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

Pazar PoC'lerin ötesine geçip büyük ölçekli dağıtıma yöneldikçe müşteriler, aynı güç ve termal bütçe içinde eş zamanlı çalışan birden fazla yapay zekâ modeline giderek daha fazla ihtiyaç duyuyor. Yukarıdaki grafik, YOLO26'nın doğruluk ve verimlilik açısından sürekli olarak daha iyi bir denge sunduğunu gösteriyor: YOLO26n, DX-M1'de 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 aktarmaya başla#

Ultralytics Python paketi ve Ultralytics Platform, desteklenen tüm bilgisayarlı görü görevlerinde YOLO modellerini eğitmek, değerlendirmek ve dağıtmak için eksiksiz ve birleşik bir ortam sunar. İster kodla çalışmayı ister sorunsuz bir görsel iş akışını tercih et, her iki yöntem de bir modeli veriden dağıtıma taşımak için tutarlı ve ölçeklenebilir bir yol sağlar.

Bu iş ortaklığıyla Ultralytics, YOLO modellerinin DEEPX NPU donanımına dağıtılmak üzere tek bir komutla dışa aktarılmasını sağlayan yeni bir DEEPX aktarım entegrasyonu sundu: format=deepx. Entegrasyon, Ultralytics ekosisteminin tamamında destekleniyor; bu da geliştiricilerin modeli etiketleyip eğittikten sonra Python paketinden veya doğrudan Ultralytics Platform'dan DEEPX'e aktarım yapabileceği anlamına geliyor. Dışa aktarım sırasında model derlenir ve INT8 ile nicemlenerek optimize edilmiş bir .dxnn ikili dosyasına dönüştürülür; EMA tabanlı kalibrasyon ise model kalitesinden ödün vermeden NPU performansını en üst düzeye çıkarır.

Uygulamada bu, ticari ekiplerin etiketlenmiş veriden DEEPX NPU'larda çalışan, üretime hazır bir modele yalnızca üç komutla geçebileceği anlamına geliyor:

# 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 kurulumunu ve DEEPX'in dxtron grafik görüntüleyicisiyle görselleştirmeyi de içeren tüm kurulum ayrıntıları için DEEPX entegrasyon belgelerine göz at.

Ultralytics YOLO modellerini DEEPX NPU'larda çalıştırmanın temel avantajları#

Yeni entegrasyonla Ultralytics YOLO modellerini DEEPX donanımında dağıtmanın başlıca avantajlarından bazıları şunlar:

• Ultralytics iş akışıyla sorunsuz entegrasyon: YOLO modellerini DEEPX dağıtımı için dışa aktarmak Ultralytics Python paketine doğal biçimde uyum sağlar; tek bir format=deepx komutu uç dağıtım sürecini standartlaştırır.
• Birden fazla bilgisayarlı görü görevini destekler: YOLOv8, YOLO11 ve YOLO26 ile nesne tespiti, örnek bölümleme, sınıflandırma, poz tahmini ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) tespiti modellerini; ayrıca YOLO26 ile anlamsal bölümleme ve derinlik tahmini modellerini dağıtabilirsin.
• Ultra verimli uç çıkarımı: DEEPX NPU'lar, üretim ölçeğindeki dağıtımlar için ideal olan pasif soğutma ve ultra düşük güç tüketimiyle, gücün çok daha azını kullanarak GPU sınıfı performans sunar.
• Geleceğe hazır temel: Özel CI/CD 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 çağına taşıyor.
• 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 modelleri, gerçek dünya senaryolarında DEEPX donanımında hangi yaygın Fiziksel Yapay Zekâ uygulamaları için kullanılabilir?

Uçta akıllı gözetim#

Modern gözetim sistemleri, gizlilikten veya bağlantıdan ödün vermeden gerçek zamanlı algılama yapmayı gerektiriyor. DEEPX NPU'larda çalışan Ultralytics YOLO modelleri, güvenlik kameralarının ve izleme sistemlerinin video akışlarını yerel olarak analiz etmesini; insanları, araçları ve olağan dışı etkinlikleri düşük güç tüketimiyle ve buluta bağlı olmadan gerçek zamanlı belirlemesini sağlıyor. Avrupa'da GDPR uygulamaları sıkılaşırken belediye alımları da verilerin yerel olarak saklanmasını giderek daha fazla şart koşuyor; bu nedenle cihaz üzerinde çıkarım teknik bir avantaj olduğu kadar mevzuata uyum açısından da avantaj sağlıyor.

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 modellerini DEEPX donanımıyla birleştirmek, zorlu endüstriyel ortamlarda 7/24 güvenilir şekilde çalışan cihaz üzerinde denetim sağlar; böylece israfın azaltılmasına, ürün kalitesinin iyileştirilmesine ve çalışan güvenliğinin korunmasına yardımcı olur.

Robotik ve otonom sistemler#

Robotik uygulamalarda hız ve yanıt verme kabiliyeti kritik öneme sahiptir. İster bir depoda yol alsın ister dinamik endüstriyel ortamlarda çalışsın ya da insanlarla birlikte görev yapsın, robotların çevrelerini anında yorumlaması gerekir. DEEPX NPU'larda çalışan Ultralytics YOLO modelleri, robotların engelleri algılamasını, insanları takip etmesini ve nesneleri tanımasını 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 daha kolay hâle getiriyor. Dağıtımı yeni format=deepx standardıyla 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 ölçekteki işletme için erişilebilir, uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir hâle getirme yolunda bir adım oluşturuyor.

Uç yapay zekâ ürünlerini daha hızlı pazara sunmaya hazır mısın?

• Ticari desteğe ve Kurumsal YOLO modellerine erişmek için lisans talep et.
• İlk DEEPX uyumlu modelini etiketlemek, eğitmek ve dağıtmak için Ultralytics Platform'u dene.
• Ortak dağıtım fırsatlarını keşfetmek için Ultralytics iş ortağı ol.
• Teknik kılavuzun tamamı için belgeleri oku.

Robotikte yapay zekâ ve imalatta yapay zekâ gibi yeniliklerin geleceği nasıl şekillendirdiğini keşfet.