STMicroelectronics, Ultralytics YOLO'yu bir MCU üzerinde çıkarım başına sadece 9.4 mJ ile çalıştırır

Sektörler genelinde yapay zeka benimsenmesi arttıkça, uç noktada gerçek zamanlı çıkarım yapabilen yüksek performanslı, düşük güç tüketen çözümlere yönelik talep de artıyor. Bu teknolojik ihtiyacı karşılamak için STMicroelectronics, gömülü yapay zeka iş yükleri için tasarlanmış entegre bir Nural Processing Unit (NPU) içeren STM32N6 mikrodenetleyicisini tanıttı.

Ultralytics YOLO modellerini STM32N6 üzerinde çalıştırarak STMicroelectronics, mikrodenetleyiciler üzerinde doğru ve verimli bir gömülü Vision AI'nın mümkün olduğunu kanıtladı; bu da akıllı şehirler, sağlık hizmetleri ve tüketici elektroniği gibi sektörlerde cihaz üzerinde ölçeklenebilir zeka için yeni fırsatlar açtı.

Link to this sectionUç noktadaki düşük güç tüketen cihazlar için Vision AI'yı keşfetmek#

STMicroelectronics, dünya çapında 50.000'den fazla çalışanı ve 200.000'den fazla müşterisiyle yarı iletken teknolojisinde küresel bir liderdir. Elektrikli araçlardan endüstriyel ekipmanlara, akıllı ev cihazlarından tüketici elektroniğine kadar pek çok uygulamayı mümkün kılan çipler tasarlayıp üretiyorlar.

Daha fazla sektör, cihazları daha akıllı ve daha duyarlı hale getirmek için yapay zekaya yöneldikçe, STMicroelectronics bu yetenekleri doğrudan uç noktaya getirmeye odaklandı. Örneğin, güçlü ve enerji verimli bir çip olan STM32N6 mikrodenetleyicileri, bilgisayarlı görü gibi cihaz üzerinde gerçekleştirilen yapay zeka görevlerini üstlenebiliyor.

Geliştiricilerin STM32N6 üzerinde gömülü görü uygulamaları oluşturmasına yardımcı olmak için STMicroelectronics, bir mikrodenetleyicide verimli bir şekilde çalışabilecek esnek ve yüksek performanslı modeller aradı. Ultralytics YOLO modelleri; hız, doğruluk ve kolay entegrasyonun güvenilir bir kombinasyonunu sunarak harika bir uyum sağladı.

Link to this sectionYapay zeka destekli gömülü sistemleri etkinleştirmenin kısıtlamaları#

Edge AI kavramı yaygın olarak kabul görmeden önce, bilgisayarlı görü modelleri genellikle bulut sunucuları veya GPU'lar (Graphics Processing Units) gibi büyük, merkezi sistemlerde çalışacak şekilde geliştirilirdi. Bu platformlar büyük modelleri eğitmek ve dağıtmak için gereken bilgi işlem yeteneklerini sunuyordu, ancak aynı zamanda yüksek enerji tüketimi, ağ bağımlılığı, gecikme ve artan operasyonel maliyetler gibi sınırlamaları da beraberinde getiriyordu.

Sağlık, tüketici elektroniği ve akıllı şehirler gibi sektörlerde daha akıllı, gerçek zamanlı uygulamalar uygulama ilgisi arttıkça, yapay zeka işlemeyi verinin üretildiği yere, yani cihazın kendisine yaklaştırmanın hem teknik bir zorunluluk hem de stratejik bir fırsat olduğu netleşti.

Ancak, yapay zeka modellerini düşük güç tüketen mikrodenetleyiciler üzerinde çalıştırmak zorlayıcı olabilir. Bu cihazlar genellikle sınırlı belleğe, işlem gücüne ve enerji kapasitesine sahiptir, bu da performans veya doğruluktan ödün vermeden karmaşık görü modellerini dağıtmayı zorlaştırır.

STMicroelectronics, geliştiricilerin modellerini veya iş akışlarını önemli ölçüde basitleştirmelerini gerektirmeden, güvenilir ve gerçek zamanlı bilgisayarlı görü yeteneklerini STM32N6 mikrodenetleyicilerine getirecek kadar çok yönlü bir model paketi belirlemeye ihtiyaç duyuyordu. Hedefleri, gömülü sistemlerin katı kısıtlamaları içinde kalarak anlamlı bir cihaz üstü yapay zeka sunmaktı.

Link to this sectionMikrodenetleyiciler üzerinde modernize edilmiş YOLO model dağıtımı#

Düşük güç tüketen gömülü cihazlarda gelişmiş yapay zekayı etkinleştirmek için STMicroelectronics, Neural-ART Accelerator™ ile donatılmış yüksek performanslı bir mikrodenetleyici olan STM32N6'yı tanıttı. Bu, özellikle uç nokta yapay zeka iş yükleri için oluşturulmuş kurum içi bir Nural Processing Unit (NPU) birimidir. Bu teknoloji, geliştiricilerin yapay zeka çıkarımlarını doğrudan cihaz üzerinde çalıştırmasını mümkün kılarak bulut bilişime olan bağımlılığı azaltırken hızı, yanıt verebilirliği ve enerji verimliliğini artırır.

STMicroelectronics, STM32N6'nın yeteneklerini değerlendirmek ve sergilemek için Ultralytics ile ortaklık kurarak Ultralytics YOLO modellerini mikrodenetleyici üzerinde çalıştırdı. Hız ve doğruluk dengesiyle bilinen Ultralytics YOLO modelleri, kaynak kısıtlı ortamlar ve gömülü dağıtımlar için çok uygundur.

Şekil 1. STM32N6 üzerinde bir Ultralytics YOLO modelini çalıştırmanın bir örneği.

Çeşitli YOLO modeli varyantlarını doğrudan STM32N6 üzerinde çalıştıran STMicroelectronics, bir mikrodenetleyicinin güç ve bellek sınırları dahilinde nesne algılama, sınıflandırma ve izleme gibi bir dizi Vision AI kullanım senaryosunu göstermeyi başardı. Bu iş birliği, geliştiricilere ölçeklenebilir, üretime hazır görü modellerini kullanarak gerçek zamanlı, yapay zeka destekli gömülü sistemler dağıtmak için güvenilir bir seçenek sunuyor.

Link to this sectionNeden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#

Ultralytics YOLO modelleri, STMicroelectronics'e yapay zeka destekli gömülü sistemler için gereken doğruluk, verimlilik ve çok yönlülüğün doğru kombinasyonunu sundu. Modeller, STM32N6 gibi düşük güç tüketen mikrodenetleyiciler üzerinde çalışacak kadar hafif, ancak gerçek zamanlı nesne algılama ve örnek bölütleme performansı sağlayacak kadar güçlüdür.

Örneğin, Ultralytics YOLOv8n modeli STM32N6 üzerinde 256x256 çözünürlükte çalıştırıldığında sistem, çıkarım başına yaklaşık 29 milisaniye sürerek saniyede 34 kareye ulaştı. Güç ölçümleri, çıkarım başına sadece 9,4 milijoule tükettiğini gösterdi, bu da onu düşük güç tüketen cihazlarda gerçek zamanlı görü görevleri için oldukça uygun hale getiriyor.

Birden fazla YOLO modeli varyantı desteğiyle geliştiriciler, uygulamalarının kısıtlamalarına bağlı olarak hız, boyut veya doğruluk için ince ayar yapma esnekliğine sahip olurlar. Kolay entegre edilebilir mimari, güçlü topluluk ve dokümantasyon desteğiyle birleştiğinde Ultralytics YOLO'yu, STMicroelectronics'in çok çeşitli gömülü kullanım durumlarında Vision AI benimsenmesini hızlandırma hedefiyle doğal bir uyum haline getirdi.

Ultralytics Enterprise lisansı aracılığıyla STMicroelectronics, müşterilere dahili test ve geliştirme için YOLO modellerinin tüm paketine erişim sağlar. Ancak, herhangi bir ticari dağıtım için müşterilerin kendi ticari lisanslarını doğrudan lisans formu aracılığıyla Ultralytics'ten talep etmeleri gerekir. Bu, uyumluluğu sağlar ve üretime hazır Vision AI çözümlerine giden ölçeklenebilir bir yolu destekler.

Link to this sectionAkıllı şehirlerden sağlık hizmetlerine: Eylem halinde ölçeklenebilir uç nokta yapay zekası#

Ultralytics YOLO modellerini doğrudan STM32N6 mikrodenetleyici üzerinde çalıştırma yeteneği, STMicroelectronics ve geliştirici ekosistemi için çok çeşitli Vision AI uygulamalarının kapısını açtı. Harici işlemeye veya bulut bağlantısına güvenmeden cihaz üzerinde hızlı, doğru çıkarım sunarak, bu çözüm akıllı özellikleri kompakt, düşük güç tüketen sistemlerde dağıtmayı mümkün kılıyor.

Müşteriler; akıllı şehir altyapısında gerçek zamanlı yaya ve araç algılama, endüstriyel otomasyonda cihaz üstü güvenlik kontrolleri ve kalite kontrolü, taşınabilir sağlık araçlarında yapay zeka destekli teşhis gibi sektörler genelindeki kullanım senaryolarını keşfediyor. Benzer şekilde, tüketici elektroniği alanında YOLO modelleri; varlık algılama, jest tanıma ve nesne takibi gibi yanıt veren özellikleri, pille çalışan cihazların performans kısıtlamaları dahilinde mümkün kılıyor.

Link to this sectionYarının Vision AI çözümlerini bugün inşa ediyoruz#

Yapay zeka gelişmeye devam ederken, STMicroelectronics uç nokta cihazlarına güçlü ve verimli çözümler getirmeyi kolaylaştırmaya odaklanmış durumda. Ultralytics gibi ortaklarla yakın çalışarak, geliştiricilerin kullanıma hazır modeller, araçlar ve STM32 uyumlu kaynaklarla daha hızlı başlamalarına yardımcı oluyorlar.

Uç nokta yapay zeka inovasyonunda bir sonraki adımı at. Ultralytics YOLO modellerinin gömülü görü sistemlerini nasıl dönüştürdüğünü keşfetmek için GitHub depomuzu ziyaret et. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve perakendede bilgisayarlı görü uygulamalarını incele ve lisanslama seçeneklerimize bugün göz at!