Yolo Vision Thâm Quyến
Thâm Quyến
Tham gia ngay
Quay lại câu chuyện khách hàng

Axelera AI cho phép Vision AI ở biên với Ultralytics YOLO

Vấn đề

Axelera AI cần một mô hình thị giác máy tính chính xác và hiệu quả để giới thiệu những gì phần cứng của họ có thể làm và giúp khách hàng xây dựng các ứng dụng AI thời gian thực dễ dàng hơn.

Giải pháp

Bằng cách thêm các mô hình Ultralytics YOLO vào Voyager SDK, Axelera AI giúp khách hàng dễ dàng chạy các giải pháp thị giác máy tính thời gian thực trên Bộ xử lý AI Metis (AIPU) ngay khi xuất xưởng.

Axelera AI là một công ty bán dẫn châu Âu xây dựng các chip AI mạnh mẽ, tiết kiệm năng lượng để chạy thị giác máy tính ở biên. Ví dụ: Bộ xử lý AI Metis (AIPU) của họ được sử dụng trong các ngành như bán lẻ, an ninh và sản xuất.

Để giúp khách hàng xây dựng và triển khai các ứng dụng AI dễ dàng hơn, Axelera đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào Voyager SDK của họ, một nền tảng phần mềm giúp hợp lý hóa việc tối ưu hóa, triển khai và tăng tốc mô hình trên Metis AIPU, giúp Vision AI thời gian thực nhanh hơn, đơn giản hơn và có khả năng mở rộng hơn.

Định nghĩa lại khả năng tăng tốc phần cứng Vision AI

Được thành lập vào năm 2021 và có trụ sở tại Hà Lan, Axelera AI đặt mục tiêu giải quyết một vấn đề cơ bản: phần cứng AI truyền thống được xây dựng cho đám mây, không phải cho edge. Để thu hẹp khoảng cách này, công ty đã phát triển Metis AIPU. 

Đó là một chip hiệu năng cao, công suất thấp được thiết kế đặc biệt cho các khối lượng công việc biên - các tác vụ AI chạy cục bộ trên các thiết bị, nơi tốc độ, quyền riêng tư và hiệu quả năng lượng là rất quan trọng.

Nó được hỗ trợ bởi công nghệ Digital In-Memory Compute (D-IMC) độc quyền của họ, công nghệ này cho phép dữ liệu được xử lý trực tiếp tại nơi nó được lưu trữ và giảm đáng kể độ trễ và mức sử dụng năng lượng. Với một ngăn xếp phần mềm được tích hợp đầy đủ và sứ mệnh dân chủ hóa AI, Axelera đang làm cho AI hiệu năng cao trở nên dễ tiếp cận hơn.

Thách thức khi chạy các mô hình trên phần cứng AI biên

Để cung cấp trải nghiệm AI liền mạch ở biên, Axelera AI đặt mục tiêu cung cấp nhiều hơn phần cứng hiệu suất cao. Khách hàng cũng yêu cầu một cách đơn giản và đáng tin cậy để chạy các giải pháp thị giác máy tính theo thời gian thực mà không cần các công cụ phức tạp hoặc tùy chỉnh tốn thời gian. Nhiều mô hình hiện có quá lớn, quá chậm hoặc không phù hợp với môi trường hạn chế tài nguyên.

Phân tích bán lẻ, tự động hóa nhà máy và hệ thống giám sát thường dựa vào thông tin chi tiết trực quan nhanh chóng và chính xác để hỗ trợ hoạt động. Tuy nhiên, các mô hình truyền thống và các giải pháp dựa trên đám mây thường không thể đáp ứng độ trễ thấp, hiệu quả năng lượng và các yêu cầu xử lý trên thiết bị của các ứng dụng AI biên này.

Axelera bắt đầu tìm kiếm một bộ mô hình chính xác, dễ triển khai và có thể chạy hiệu quả trên Metis AI Processing Units của mình. Giải pháp phù hợp sẽ bổ sung cho khả năng phần cứng của nó đồng thời đơn giản hóa quá trình phát triển và tăng tốc độ triển khai trên một loạt các trường hợp sử dụng AI ở biên.

 Suy luận AI tăng tốc ở biên với Ultralytics YOLO

Axelera AI đã tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào Voyager SDK của mình để giúp việc xây dựng và triển khai các ứng dụng AI ở biên trở nên nhanh hơn, dễ dàng hơn và có khả năng mở rộng hơn. SDK này bao gồm Model Zoo với các mô hình YOLO sẵn sàng sử dụng và tự động hóa toàn bộ quy trình, bao gồm tiền xử lý, suy luận và hậu xử lý, được tối ưu hóa cho Metis AI Processing Units.

Hình 1. Metis AI Processing Unit (AIPU).

Tích hợp này cho phép khách hàng sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO được huấn luyện trước hoặc mang mô hình của riêng họ, với khả năng tăng tốc liền mạch trên phần cứng biên. Với sự hỗ trợ cho việc thực thi mô hình song song và xếp tầng, Metis AIPU cho phép các thiết lập đa mô hình nâng cao như ước tính tư thế tiếp theo là phân đoạn. Điều này lý tưởng cho các tác vụ phức tạp trong bán lẻ, an ninh và tự động hóa công nghiệp.

Sự kết hợp giữa các tác vụ computer vision thời gian thực được hỗ trợ bởi các mô hình Ultralytics YOLO và phần cứng và phần mềm hiệu quả của Axelera mang lại hiệu suất vượt trội trên mỗi watt và trên mỗi đô la. Đối với khách hàng, điều này có nghĩa là kết quả chính xác hơn, triển khai nhanh hơn và rào cản thấp hơn để mở rộng Vision AI ở biên.

Tại sao nên chọn các mô hình Ultralytics YOLO?

Axelera AI đã hợp tác với Ultralytics để tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO vào nền tảng của mình vì sự cân bằng vượt trội giữa độ chính xác, tốc độ và dễ sử dụng. Với sự hỗ trợ cho nhiều biến thể Ultralytics YOLO, khách hàng của Axelera AI có thể đánh giá một loạt các khối lượng công việc và nhu cầu hiệu suất trên Metis AIPU.

Thông qua Giấy phép Doanh nghiệp Ultralytics, Axelera cung cấp quyền truy cập vào bộ đầy đủ các mô hình YOLO để đánh giá và phát triển. Để triển khai thương mại, khách hàng phải có được giấy phép riêng trực tiếp từ Ultralytics thông qua mẫu giấy phép, đảm bảo tuân thủ và hỗ trợ đổi mới có thể mở rộng trong Vision AI ở biên.

Khai thác các mô hình Ultralytics YOLO ở quy mô lớn với Voyager SDK của Axelera AI

Với các mô hình Ultralytics YOLO và Voyager SDK của Axelera AI, người dùng có thể triển khai các ứng dụng thị giác máy tính chính xác, độ trễ thấp trực tiếp trên các Đơn vị xử lý AI Metis. Ngoài ra, việc có quyền truy cập vào nhiều biến thể YOLO cho phép khách hàng điều chỉnh hiệu suất dựa trên các nhu cầu cụ thể của ứng dụng của họ.

Ví dụ: Axelera AI đã thấy khách hàng thử nghiệm các giải pháp được hỗ trợ bởi YOLO trên nhiều lĩnh vực khác nhau như:

  • Bán lẻ: Các quy trình đa mô hình kết hợp ước tính tư thế, phân đoạn và phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để hỗ trợ các tác vụ như giảm thất thoát và theo dõi hàng tồn kho. Các triển khai này chạy hiệu quả trên các nền tảng nhúng như Raspberry Pi 5 kết hợp với Metis AIPU.

  • Sản xuất: Khách hàng có thể sử dụng song song việc thực thi mô hình để thực hiện đồng thời các tác vụ, chẳng hạn như phát hiện lỗi, phân loại sản phẩm và ước tính tư thế, trên một chip duy nhất để cải thiện thông lượng và giảm chi phí phần cứng.

  • Giám sát: Khả năng phát hiện đối tượng theo thời gian thực của YOLO có thể được sử dụng để phân tích các luồng video 4K và 8K ở độ phân giải đầy đủ, tạo điều kiện theo dõi an toàn với độ chính xác cao và nhận biết tình huống trong các môi trường quan trọng. Đây là một giải pháp tốt hơn nhiều so với việc giảm tỷ lệ truyền thống trên các camera có độ phân giải cao.

  • Y tế: Các pipeline YOLO được tối ưu hóa có thể hỗ trợ xác định khối u, mang lại tốc độ suy luận cao và độ chính xác đáng tin cậy cho hình ảnh y tế trên thiết bị.

Những trường hợp sử dụng này cho thấy phần cứng AI biên của Axelera AI và các mô hình Ultralytics YOLO trao quyền cho các đổi mới Vision AI hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng trong các ngành công nghiệp.

Thúc đẩy làn sóng AI biên tiếp theo với Ultralytics YOLO

Khi Axelera AI tiếp tục tập trung vào việc mở rộng khả năng tiếp cận AI biên hiệu suất cao, họ đang tập hợp phần cứng mạnh mẽ và các mô hình thị giác đáng tin cậy để giúp khách hàng xây dựng các ứng dụng thông minh hơn, nhanh hơn. 

Với các mô hình Ultralytics YOLO có sẵn thông qua Voyager SDK và phần cứng Metis AIPU, người dùng có thể dễ dàng phát triển và mở rộng các giải pháp thị giác máy tính theo thời gian thực trên các ngành công nghiệp. Sự hợp tác này hỗ trợ một cộng đồng ngày càng phát triển gồm các nhà phát triển và doanh nghiệp đang nỗ lực đưa AI đến gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra, cải thiện hiệu quả, khả năng phản hồi và đổi mới ở biên.

Bạn đã sẵn sàng tăng tốc hành trình AI trên thiết bị biên của mình chưa? Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem các mô hình YOLO đang thúc đẩy những đổi mới như AI trong bán lẻthị giác máy tính trong logistics như thế nào. Trải nghiệm thực tế với các công cụ Vision AI của chúng tôi, tìm hiểu về các tùy chọn cấp phép và khám phá cách bạn có thể mở khóa thị giác máy tính hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng ở biên.

Giải pháp của chúng tôi cho ngành của bạn

Xem tất cả

Các câu hỏi thường gặp

Các mô hình Ultralytics YOLO là gì?

Các mô hình Ultralytics YOLO là các kiến trúc computer vision được phát triển để phân tích dữ liệu trực quan từ hình ảnh và video đầu vào. Các mô hình này có thể được huấn luyện cho các tác vụ bao gồm phát hiện đối tượng, phân loại, ước tính tư thế, theo dõi và phân vùng thể hiện. Các mô hình Ultralytics YOLO bao gồm:

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Sự khác biệt giữa các mô hình Ultralytics YOLO là gì?

Ultralytics YOLO11 là phiên bản mới nhất của các mô hình Computer Vision của chúng tôi. Giống như các phiên bản trước, nó hỗ trợ tất cả các tác vụ computer vision mà cộng đồng Vision AI yêu thích ở YOLOv8. Tuy nhiên, YOLO11 mới đi kèm với hiệu suất và độ chính xác cao hơn, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ và là đồng minh hoàn hảo cho những thách thức trong ngành thực tế.

Tôi nên chọn mô hình Ultralytics YOLO nào cho dự án của mình?

Mô hình bạn chọn sử dụng phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của dự án. Điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố như hiệu suất, độ chính xác và nhu cầu triển khai. Sau đây là tổng quan nhanh:

  • Một số tính năng chính của Ultralytics YOLOv8:
  1. Độ hoàn thiện và ổn định: YOLOv8 là một framework ổn định, đã được chứng minh với tài liệu mở rộng và khả năng tương thích với các phiên bản YOLO trước đó, khiến nó trở nên lý tưởng để tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có.
  2. Dễ sử dụng: Với thiết lập thân thiện với người mới bắt đầu và cài đặt đơn giản, YOLOv8 hoàn hảo cho các nhóm ở mọi trình độ kỹ năng.
  3. Hiệu quả về chi phí: Đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho các dự án có ngân sách hạn chế.
  • Một số tính năng chính của Ultralytics YOLO11:
  1. Độ chính xác cao hơn: YOLO11 vượt trội hơn YOLOv8 trong các thử nghiệm, đạt được độ chính xác tốt hơn với ít tham số hơn.
  2. Các tính năng nâng cao (Advanced Features): Nó hỗ trợ các tác vụ tiên tiến như ước tính tư thế, theo dõi đối tượng và hộp giới hạn định hướng (OBB), mang lại tính linh hoạt vô song.
  3. Hiệu quả theo thời gian thực: Được tối ưu hóa cho các ứng dụng thời gian thực, YOLO11 mang lại thời gian suy luận nhanh hơn và vượt trội trên các thiết bị biên và các tác vụ nhạy cảm với độ trễ.
  4. Khả năng thích ứng (Adaptability): Với khả năng tương thích phần cứng rộng rãi, YOLO11 phù hợp để triển khai trên các thiết bị biên, nền tảng đám mây và GPU NVIDIA.

Tôi cần loại giấy phép nào?

Các kho lưu trữ Ultralytics YOLO, chẳng hạn như YOLOv5 và YOLO11, được phân phối theo Giấy phép AGPL-3.0 theo mặc định. Giấy phép được OSI phê duyệt này được thiết kế cho sinh viên, nhà nghiên cứu và những người đam mê, thúc đẩy sự hợp tác mở và yêu cầu bất kỳ phần mềm nào sử dụng các thành phần AGPL-3.0 cũng phải là mã nguồn mở. Mặc dù điều này đảm bảo tính minh bạch và thúc đẩy sự đổi mới, nhưng nó có thể không phù hợp với các trường hợp sử dụng thương mại.
Nếu dự án của bạn liên quan đến việc nhúng phần mềm và mô hình AI Ultralytics vào các sản phẩm hoặc dịch vụ thương mại và bạn muốn bỏ qua các yêu cầu mã nguồn mở của AGPL-3.0, thì Giấy phép Doanh nghiệp là lý tưởng.

Lợi ích của Giấy phép Doanh nghiệp bao gồm:

  • Tính linh hoạt thương mại: Sửa đổi và nhúng mã nguồn và mô hình Ultralytics YOLO vào các sản phẩm độc quyền mà không cần tuân thủ yêu cầu AGPL-3.0 là phải mở mã nguồn dự án của bạn.
  • Phát triển độc quyền: Có được toàn quyền tự do phát triển và phân phối các ứng dụng thương mại bao gồm mã và mô hình Ultralytics YOLO.

Để đảm bảo tích hợp liền mạch và tránh các ràng buộc AGPL-3.0, hãy yêu cầu Giấy phép Ultralytics Enterprise bằng biểu mẫu được cung cấp. Nhóm của chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn điều chỉnh giấy phép cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Tăng cường sức mạnh với Ultralytics YOLO

Nhận AI thị giác tiên tiến cho các dự án của bạn. Tìm giấy phép phù hợp với mục tiêu của bạn ngay hôm nay.

Tìm hiểu các tùy chọn cấp phép
Đã sao chép liên kết vào clipboard