Революция в развертывании ИИ в радиочастотных системах: рабочий инструмент AIR-T от Deepwave Digital

Компания Deepwave Digital представила революционный рабочий инструмент, предназначенный для упрощения процесса создания, обучения, оптимизации и развертывания нейронных сетей на платформе AIR-T (Искусственный Интеллект Радиопередатчик). Этот инновационный инструмент работает нативно как на AIR-T, так и на AirStack, устраняя необходимость в дополнительных установках программного обеспечения и значительно упрощая развертывание систем радиочастот (RF) с поддержкой ИИ.

Новый рабочий процесс состоит из трех основных этапов: Обучение, Оптимизация и Развертывание. Этот упрощенный подход позволяет разработчикам взять существующую модель TensorFlow и развернуть ее на AIR-T менее чем за минуту. Процесс разработан для бесшовной работы с API AirStack 0.3.0+, обеспечивая совместимость и простоту использования для пользователей AIR-T.

Чтобы облегчить процесс обучения, Deepwave Digital предоставляет пример нейронной сети TensorFlow, выполняющей простое математическое вычисление. Этот пример служит шаблоном для пользователей, чтобы понять процесс обучения, который можно легко адаптировать для более сложных нейронных сетей, обученных на реальных данных. Инструмент включает весь необходимый код, примеры и инструменты для бенчмаркинга, чтобы направить пользователей через этап обучения.

После того как нейронная сеть обучена, следующий шаг включает оптимизацию с использованием TensorRT от NVIDIA. Этот важный шаг улучшает производительность сети, подготавливая ее к эффективному развертыванию на AIR-T. Процесс оптимизации приводит к созданию файла, содержащего оптимизированную сеть, готовую к финальному этапу развертывания.

Последний шаг в рабочем процессе — развертывание оптимизированной нейронной сети на AIR-T для вывода. Этот инструмент использует интерфейс совместной памяти GPU/CPU на AIR-T для получения образцов от приемника и подачи их в нейронную сеть с использованием технологии Zero Copy. Этот подход устраняет необходимость в копировании данных между устройством и хостом, максимизируя скорость передачи данных и минимизируя задержку.

Упрощенный рабочий процесс развертывания ИИ на AIR-T предлагает несколько ключевых преимуществ: 1. Нативная совместимость с AIR-T и AirStack 2. Быстрое развертывание моделей TensorFlow 3. Комплексный инструмент с примерами и инструментами для бенчмаркинга 4. Оптимизированная производительность благодаря интеграции TensorRT 5. Эффективное использование совместной памяти GPU/CPU для улучшенного управления данными 6. Минимизация задержки и максимизация скорости передачи данных в RF системах

Новый рабочий инструмент развертывания ИИ от Deepwave Digital представляет собой значительный шаг вперед в области радиочастотных систем с поддержкой ИИ. Упрощая процесс от обучения до развертывания, он открывает новые возможности для исследователей, разработчиков и инженеров, работающих с технологией AIR-T. Поскольку инструмент является открытым исходным кодом и работает нативно на всех моделях AIR-T, он прокладывает путь для ускоренной инновации и разработки в RF-приложениях, использующих искусственный интеллект.