开放计算，开放视觉：AMD 亮相 Ultralytics YOLO Vision 2026
了解 AMD 如何通过 ROCm 演讲、实践研讨会和在 AMD Radeon GPU 上运行 YOLO 的演示，在 Ultralytics YOLO Vision 2026 上推动开放计算。
Zinnia Pourdad3 分钟阅读
9 月 13 日，Ultralytics YOLO Vision 2026（YV26）正式开幕，创始人兼 CEO Glenn Jocher 以一个简单的理念定下基调：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共同塑造时，它才能创造最大价值。
YV26 冠名赞助商 AMD 以实际行动支持这一理念，展现出当天最具参与感的合作之一，活动包括主舞台演讲、专场技术研讨会和展区演示。
主舞台：Ultralytics YOLO 与 ROCm 的结合#
AMD 当天的重头戏是 Alex Zhang 的演讲。Alex 是 AMD 的 AI 软件产品工程师和高级技术人员，同时领导 AMD ROCm Ambassador Program。Zhang 在演讲中向听众介绍了如何使用 PyTorch 和 ROCm 在 AMD GPU 上运行 Ultralytics YOLO 模型，从早期试验和训练到最终在现实场景中进行推理。
图 1. Alex Zhang 在 Ultralytics YOLO Vision 2026 现场演讲。
这场演讲紧扣当天的总体主题：“开放视觉，面向真实世界打造。”Zhang 没有把硬件选择视为事后才考虑的问题，而是将开放计算视为让视觉 AI 真正可部署的重要因素之一——团队不应该仅仅为了在生产环境中运行 Ultralytics YOLO，就被迫绑定某一家供应商的技术栈。
从主舞台到研讨会和演示区#
图 2. Ultralytics YOLO Vision 2026 上的 AMD 研讨会。
AMD 的活动不止于主题演讲。除了展区的演示，AMD 还举办了专门的实操研讨会，进一步延伸主舞台演讲的内容，带领小组成员微调、部署并加速 在 AMD Radeon 上运行的 Ultralytics YOLO：使用单张 AMD Radeon GPU，借助 Ultralytics YOLO 构建端到端计算机视觉工作流。
第二场研讨会的主题是“在 AMD Radeon 上运行 Ultralytics YOLO26：从 Ultralytics 检查点到端到端视频 AI 流水线”，带领与会者了解如何将 YOLO26x 导出为 ONNX、使用 AMD MIGraphX 编译以进行 FP16 推理，并连接硬件视频解码、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，让与会者有机会亲自体验工作流，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。
这对当天的整体主题为何重要#
就在 Ultralytics 宣布即将推出 Ultralytics YOLO27 并在 Ultralytics Platform 上推出 AutoTrain、Agents 和 Monitoring 的同一天，AMD 的演讲和研讨会给出了一个切实的提醒：今年主题中“为真实世界而打造”的理念，不仅关乎新的模型架构，也关乎确保这些模型能在团队实际需要的任何地方，利用他们现有的计算设备运行。
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 模型的受支持方案，而 AMD 正在投入切实面向开发者的工作。
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