开放计算，开放视觉：AMD 亮相 Ultralytics YOLO Vision 2026

9 月 13 日，Ultralytics YOLO Vision 2026（YV26）拉开帷幕，创始人兼首席执行官 Glenn Jocher 用一个简单的理念定下基调：只有当视觉 AI 开放、易于使用，并由真正将其部署到实际场景中的人塑造时，它才能创造最大价值。

作为 YV26 的冠名赞助商，AMD积极践行这一理念，带来了丰富的现场体验，包括主舞台演讲、专场技术研讨会，以及全天开放的演示。

主舞台：Ultralytics YOLO 与 ROCm#

AMD 当天的重头戏是 Alex Zhang 的演讲。Alex Zhang 是 AMD 的 AI 软件产品工程师和高级技术人员，也是 AMD ROCm Ambassador Program 的负责人。他的演讲带领观众了解如何使用 PyTorch 和 ROCm 在 AMD GPU 上运行 Ultralytics YOLO 模型——从早期试验和训练，一直到实际应用中的推理。

图 1. Alex Zhang 在 Ultralytics YOLO Vision 2026 的舞台上。

这场演讲紧扣当天的主题：“开放视觉，为真实世界而构建。”Alex Zhang 并没有把硬件选择当作次要问题，而是强调开放计算是让视觉 AI 真正能够部署的重要组成部分——团队不应该为了让 Ultralytics YOLO 在生产环境中运行，就被迫锁定在某一家供应商的技术栈上。

从主舞台到研讨会和演示区#

图 2. AMD 在 Ultralytics YOLO Vision 2026 举办的研讨会。

AMD 的活动并未止步于主题演讲。除了展区演示，AMD 还举办了专场实操研讨会，进一步拓展主舞台演讲的内容，带领小组成员学习如何在 AMD Radeon 上运行 Ultralytics YOLO，包括使用单个 AMD Radeon GPU 构建端到端计算机视觉工作流。

第二场研讨会的主题是“AMD Radeon 上的 Ultralytics YOLO26：从 Ultralytics 检查点到端到端视频 AI 流水线”。研讨会带领参与者了解如何将 YOLO26x 导出为 ONNX，使用 AMD MIGraphX 编译以进行 FP16 推理，并将其连接到硬件视频解码、OpenCV HIP 预处理、GPU NMS 和硬件编码。

两场研讨会都在真实的 AMD 硬件上进行，让参与者有机会亲自体验这些工作流，而不只是观看演示。

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图 3. AMD 在 Ultralytics YOLO Vision 2026 举办的第二场研讨会。

这对当天的整体议题为何重要#

就在当天，Ultralytics 宣布即将推出 Ultralytics YOLO27，并在 Ultralytics Platform 上推出 AutoTrain、Agents 和 Monitoring。AMD 的演讲和研讨会切实提醒了大家，今年主题中“为真实世界而构建”不仅关乎全新的模型架构，也关乎确保模型能在团队实际需要的地方运行，并利用团队已有的计算资源。

对于在 YV26 期间到访 AMD 展位或参加相关活动的人来说，传达的信息很明确：ROCm 是训练和部署 Ultralytics YOLO 模型的一条受支持路径，而 AMD 正在切实投入面向开发者的工作。

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