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 çalıştıran STMicroelectronics, mikrodenetleyicilerde doğru ve verimli gömülü Vision AI'ın mümkün olduğunu gösterdi; bu da akıllı şehirler, sağlık hizmetleri ve tüketici elektroniği gibi sektörlerde ölçeklenebilir, cihaz üzerinde zeka için yeni fırsatların kapısını araladı.

Uç 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 endüstri, cihazları daha akıllı ve daha duyarlı hale getirmek için yapay zekaya yöneldikçe, STMicroelectronics bu yetenekleri doğrudan uca taşımaya odaklandı. Örneğin, güçlü ve enerji verimli bir çip olan STM32N6 mikrodenetleyicisi, computer vision gibi cihaz üstü yapay zeka görevlerinin üstesinden gelebilir.

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.

Yapay 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 hizmetleri, tüketici elektroniği ve akıllı şehirler gibi endüstrilerde daha akıllı, real-time uygulamalar hayata geçirmeye yönelik ilgi arttıkça, yapay zeka işlemeyi verinin üretildiği yere, yani cihazın kendisine yaklaştırmanın hem teknik bir zorunluluk hem de stratejik bir fırsat olduğu açıkça görüldü.

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.

Mikrodenetleyiciler 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.

Fig 1. STM32N6 üzerinde bir Ultralytics YOLO modeli çalıştırma örneği.

Çeşitli YOLO model varyantlarını doğrudan STM32N6 üzerinde çalıştıran STMicroelectronics, bir mikrodenetleyicinin güç ve bellek sınırları dahilinde object detection, sınıflandırma ve takip gibi çeşitli Vision AI kullanım örneklerini göstermeyi başardı. Bu işbirliği, geliştiricilere ölçeklenebilir, üretime hazır vizyon modellerini kullanarak gerçek zamanlı, yapay zeka destekli gömülü sistemler dağıtmak için güvenilir bir seçenek sunar.

Neden 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, STM32N6 üzerinde 256'ya 256 çözünürlükte Ultralytics YOLOv8n modeli çalıştırılırken sistem saniyede 34 kareye ulaştı ve her bir çıkarım yaklaşık 29 milisaniye sürdü. Güç ölçümleri, çıkarım başına yalnızca 9.4 milijul harcadığını gösterdi; bu da onu düşük güç tüketimine sahip cihazlarda gerçek zamanlı görme görevleri için son derece 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.

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

Akıllı 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 tespiti, endüstriyel otomasyonda cihaz içi güvenlik kontrolleri ve kalite kontrol ile taşınabilir sağlık araçlarında yapay zeka destekli teşhisler gibi sektörlerdeki kullanım örneklerini araştırıyor. Benzer şekilde, tüketici elektroniği alanında YOLO modelleri, pille çalışan cihazların performans kısıtlamaları dahilinde varlık tespiti, jest tanıma ve object tracking gibi duyarlı özellikleri etkinleştirir.

Yarının 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 yapay zeka inovasyonunda sonraki adımı atın. Ultralytics YOLO modellerinin gömülü görüntüyü nasıl dönüştürdüğünü keşfetmek için GitHub repository adresimizi ziyaret edin. AI in healthcare ve computer vision in retail uygulamalarını keşfedin ve bugün licensing options seçeneklerimize göz atın!