RFシステムにおけるAI展開の革命：Deepwave DigitalのAIR-Tワークフローツールボックス

Deepwave Digitalは、AIR-T（人工知能ラジオトランシーバー）プラットフォーム上でニューラルネットワークを作成、トレーニング、最適化、展開するプロセスを簡素化するために設計された画期的なワークフローツールボックスを発表しました。この革新的なツールボックスは、AIR-TとAirStackの両方でネイティブに動作し、追加のソフトウェアインストールを必要とせず、AI対応の無線周波数（RF）システムの展開を大幅に簡素化します。

新しいワークフローは、トレーニング、最適化、展開の3つの主要なステップで構成されています。この簡素化されたアプローチにより、開発者は既存のTensorFlowモデルを取り込み、1分未満でAIR-Tに展開できます。このプロセスは、AirStack 0.3.0+ APIとシームレスに連携するように設計されており、AIR-Tユーザーにとっての互換性と使いやすさを確保しています。

学習プロセスを促進するために、Deepwave Digitalは簡単な数学計算を行うTensorFlowニューラルネットワークの例を提供しています。この例は、ユーザーがトレーニングプロセスを理解するためのテンプレートとして機能し、実世界のデータでトレーニングされたより複雑なニューラルネットワークに簡単に適応できます。ツールボックスには、トレーニングフェーズを通じてユーザーをガイドするために必要なすべてのコード、例、およびベンチマークツールが含まれています。

ニューラルネットワークがトレーニングされた後、次のステップはNVIDIAのTensorRTを使用した最適化です。この重要なステップは、ネットワークのパフォーマンスを向上させ、AIR-T上での効率的な展開の準備を整えます。最適化プロセスの結果、最適化されたネットワークを含むファイルが生成され、最終的な展開ステージに備えます。

ワークフローの最終ステップは、推論のために最適化されたニューラルネットワークをAIR-Tに展開することです。このツールボックスは、AIR-T上のGPU/CPU共有メモリインターフェースを活用して、受信機からサンプルを受け取り、Zero Copy技術を使用してニューラルネットワークに供給します。このアプローチにより、デバイスからホストへのコピーやホストからデバイスへのコピーが不要になり、データレートを最大化し、レイテンシを最小化します。

AIR-T上での簡素化されたAI展開ワークフローは、いくつかの重要な利点を提供します： 1. AIR-TおよびAirStackとのネイティブ互換性 2. TensorFlowモデルの迅速な展開 3. 例やベンチマークツールを含む包括的なツールボックス 4. TensorRT統合による最適化されたパフォーマンス 5. データ処理の改善のためのGPU/CPU共有メモリの効率的な使用 6. RFシステムにおけるレイテンシの最小化とデータレートの最大化

Deepwave Digitalの新しいAI展開ワークフローツールボックスは、AI対応の無線周波数システムの分野における重要な進展を示しています。トレーニングから展開までのプロセスを簡素化することで、AIR-T技術に取り組む研究者、開発者、エンジニアに新たな可能性を開きます。このツールボックスはオープンソースであり、すべてのAIR-Tモデルでネイティブに動作するため、人工知能を活用したRFアプリケーションにおける革新と開発の加速を促進します。