Giới thiệu và trình diễn: Triển khai Ultralytics YOLOv8 trên thiết bị nhúng

Trình diễn và chia sẻ: Triển khai Ultralytics YOLOv8 trên thiết bị nhúng#

Tại YOLO Vision 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake trình bày chi tiết cách triển khai model Ultralytics YOLOv8 trên thiết bị nhúng, đặc biệt là trên nền tảng NVIDIA Jetson và MCU. Sau đây là những điểm chính trong bài nói chuyện của anh tại Google for Startups Campus ở Madrid.

Giới thiệu Lakshantha Dissanayake#

Lakshantha Dissanayake, Kỹ sư Ứng dụng tại Seeed Studio, tham gia các sáng kiến AIoT của công ty. Bài nói chuyện của anh nhấn mạnh cam kết của Seeed Studio trong việc thúc đẩy quan hệ hợp tác với developer, ISV và SI, tập trung vào việc giúp công nghệ dễ tiếp cận hơn.

Sự phát triển của điện toán biên#

Quá trình chuyển sang điện toán biên đánh dấu sự dịch chuyển sang xử lý dữ liệu phi tập trung. Chạy workload trên thiết bị biên cho phép xử lý theo thời gian thực, giảm độ trễ và giúp hệ thống phản hồi tốt hơn trong nhiều ngành khác nhau.

Trong bài thuyết trình, Lakshantha thảo luận về những thách thức và sự phát triển của thiết bị biên, cũng như vai trò của thiết bị trong việc giúp công nghệ dễ tiếp cận hơn. Anh đề cập đến các khía cạnh tinh chỉnh hiệu năng biên, đặc biệt là cho ứng dụng phân tích video.

Vượt qua thách thức khi triển khai#

Nhiều thiết bị GPU mới đang gia nhập thị trường, nhưng giá thành khá cao. Trong khi đó, các thiết bị nhúng như dòng Jetson cung cấp nhiều tính năng triển khai giúp người dùng cuối dễ dàng thực hiện các phân tích cần thiết. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách bắt đầu với thiết bị Seeed Studio Jetson, hãy đọc bài viết của chúng tôi về nâng cấp mọi camera bằng Ultralytics YOLOv8 và thiết bị biên Seeed Studio.

Đề cập đến những thách thức khi triển khai Ultralytics YOLOv8 trên thiết bị biên, Lakshantha chia sẻ các giải pháp thiết thực. Từ việc flash hệ điều hành (OS) đến thiết lập môi trường, bài nói chuyện hướng dẫn từng bước, giúp developer dễ tiếp cận hơn với quy trình triển khai.

TensorRT và DeepStream#

TensorRT là inference engine hiệu năng cao dành cho thiết bị nhúng NVIDIA. Công cụ này có thể lượng tử hóa và tối ưu hóa model Ultralytics YOLOv8, cải thiện hiệu năng của model trên thiết bị biên.

Lakshantha trình bày thêm cách TensorRT cải thiện hiệu năng inference và cách DeepStream nâng cao hiệu quả của các ứng dụng đa luồng. Các demo thực tế cho thấy những công cụ này giúp model YOLO chạy hiệu quả trên thiết bị nhúng như thế nào.

Giới thiệu nền tảng MCU#

Một điểm nhấn khác là phần trình diễn trực tiếp của Lakshantha về triển khai các model YOLO trên nền tảng MCU bằng SenseCraft Model Assistant. Bản demo giúp khán giả hình dung hướng phát triển của AI biên.

Tổng kết#

Hiện nay, phần lớn trọng tâm đặt vào thiết bị nhúng, nơi khách hàng tìm kiếm giải pháp tiết kiệm chi phí và ít cần bảo trì. Thiết bị nhúng Seeed Studio có chức năng preboot, giúp developer và người dùng cuối thao tác dễ dàng.

Nhìn chung, buổi trình bày đề cập đến chi tiết kỹ thuật của việc triển khai ở biên và làm nổi bật tinh thần hợp tác trong cộng đồng AI.

Xem toàn bộ bài nói chuyện về triển khai Ultralytics YOLOv8 trên thiết bị nhúng.