Hailo
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Introducción de la herramienta:Procesadores de IA en el borde: generativa, visión y vídeo con privacidad.
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Fecha de inclusión:2025-10-28
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Información de la herramienta
¿Qué es Hailo?
Hailo es una familia de procesadores de IA creada para ejecutar aprendizaje profundo de alto rendimiento directamente en el borde. Sus aceleradores de IA y vision processors permiten inferencia de redes neuronales, percepción en tiempo real, mejora de video y la nueva era de IA generativa en el edge en dispositivos embebidos. Con foco en eficiencia energética, baja latencia y privacidad, Hailo lleva cómputo avanzado a cámaras, robots, vehículos y dispositivos IoT sin depender de la nube. Su propuesta facilita despliegues escalables, asequibles y seguros, acortando el camino entre modelos entrenados y aplicaciones robustas en producción.
Principales características de Hailo
- Rendimiento en el borde: inferencia de deep learning con alta relación rendimiento/vatio para casos de uso de baja latencia.
- IA generativa on-device: soporte para ejecutar modelos generativos optimizados en dispositivos locales, habilitando asistentes y transformación de contenido sin conexión.
- Visión por computadora avanzada: detección, segmentación, seguimiento, superresolución y video enhancement en tiempo real.
- Eficiencia energética: diseño orientado a consumo reducido y gestión térmica simplificada para sistemas embebidos.
- Privacidad y seguridad: procesamiento local que ayuda a proteger datos sensibles y reducir la exposición en la nube.
- Escalabilidad: desde prototipos hasta despliegues masivos en múltiples cámaras, sensores y dispositivos IoT.
- Compatibilidad de modelos: ejecución de CNN y transformers mediante flujos de conversión estándar (por ejemplo, ONNX).
- Herramientas de desarrollo: SDK con compilación, cuantización y perfiles de rendimiento para optimizar modelos.
- Integración flexible: apto para integradores, OEM y desarrolladores que necesiten acelerar pipelines de visión e IA.
¿Para quién es Hailo?
Hailo es ideal para fabricantes de cámaras inteligentes, OEM de automoción y robótica, integradores de sistemas de visión artificial, empresas de seguridad y smart cities, industria 4.0, retail y logística, así como equipos de I+D que requieren Edge AI con baja latencia y consumo. También resulta útil para desarrolladores de dispositivos IoT que buscan mejorar la percepción, ejecutar IA generativa en el dispositivo y mantener la privacidad de los datos sin depender de la conectividad constante a la nube.
Cómo usar Hailo
- Definir el caso de uso: métricas objetivo de FPS, latencia, precisión, consumo y presupuesto.
- Seleccionar el hardware Hailo adecuado (acelerador o vision processor) y un kit de desarrollo acorde al entorno.
- Preparar el modelo: entrenar en TensorFlow o PyTorch y convertir a un formato interoperable (p. ej., ONNX); aplicar optimizaciones y cuantización.
- Compilar e integrar con el SDK: incorporar la inferencia en la aplicación (C/C++/Python) y en el pipeline de video o sensores.
- Validar en el dispositivo: medir rendimiento, ajustar el modelo y la canalización para alcanzar las metas.
- Desplegar a producción: estandarizar la imagen del sistema, automatizar actualizaciones y monitorizar el rendimiento a escala.
Casos de uso de Hailo en la industria
En retail, análisis de afluencia, mapas de calor y monitoreo de estanterías en el borde. En seguridad y smart cities, analítica de video para detección de incidentes y gestión del tráfico. En automoción y robótica, percepción en tiempo real para ADAS, navegación y monitoreo del conductor. En manufactura, inspección visual y control de calidad con alta precisión. En logística y drones, conteo y seguimiento de objetos. En medios e imagen, mejora de video, superresolución y ejecución de IA generativa local para asistentes y síntesis de contenido.
Modelo de precios de Hailo
La comercialización de Hailo suele gestionarse mediante cotización directa con el fabricante o distribuidores, variando según el tipo de procesador, configuración y volumen del proyecto. Es común disponer de kits y módulos para evaluación y desarrollo a través de socios autorizados. Para obtener precios, disponibilidad y opciones de evaluación, se recomienda contactar al equipo comercial.
Ventajas y desventajas de Hailo
Ventajas:
- Alto rendimiento por vatio y baja latencia en dispositivos de borde.
- Procesamiento local que mejora privacidad y reduce costes de nube.
- Capacidades sólidas en visión por computadora e IA generativa on-device.
- Herramientas para optimización, cuantización y perfilado de modelos.
- Escalable desde prototipos a despliegues industriales.
Desventajas:
- Requiere integración de hardware y consideraciones térmicas.
- Curva de aprendizaje del ecosistema y herramientas.
- Adaptación de modelos (conversión/optimización) que puede demandar ajustes.
- Disponibilidad y plazos sujetos a la cadena de suministro y al volumen.
- Dependencia del proveedor para soporte y actualizaciones.
Preguntas frecuentes sobre Hailo
¿Hailo funciona sin conexión a Internet?
Sí. La inferencia se ejecuta en el dispositivo, lo que permite operar sin conectividad constante y mantener los datos localmente.
¿Qué tipos de modelos puede acelerar?
Modelos de visión por computadora (CNN) y arquitecturas basadas en transformers, además de variantes optimizadas para IA generativa en el borde.
¿Es compatible con TensorFlow y PyTorch?
Los modelos pueden entrenarse en estos frameworks y convertirse a formatos estándar como ONNX para su compilación y despliegue en Hailo.
¿Cuál es la diferencia entre un acelerador de IA y un vision processor?
El acelerador se enfoca en la inferencia de modelos; el vision processor combina cómputo de IA con procesamiento de imagen y video para cámaras y sistemas de visión integrados.
¿Cómo se optimiza el rendimiento en Hailo?
Mediante cuantización, particionado y perfilado con el SDK, ajustando la canalización de datos y seleccionando parámetros que equilibran precisión y latencia.