在射频系统中革命性地部署人工智能：Deepwave Digital的AIR-T工作流程工具箱

Deepwave Digital推出了一款颠覆性的工作流程工具箱，旨在简化在AIR-T（人工智能无线电收发器）平台上创建、训练、优化和部署神经网络的过程。这个创新的工具箱可以在AIR-T和AirStack上原生运行，消除了额外软件安装的需求，显著简化了人工智能驱动的射频（RF）系统的部署。

新的工作流程由三个主要步骤组成：训练、优化和部署。这种简化的方法允许开发人员在不到一分钟的时间内将现有的TensorFlow模型部署到AIR-T上。该过程旨在与AirStack 0.3.0+ API无缝协作，确保AIR-T用户的兼容性和易用性。

为了促进学习过程，Deepwave Digital提供了一个示例TensorFlow神经网络，该网络执行简单的数学计算。这个示例作为用户理解训练过程的模板，可以轻松适应用于在真实数据上训练的更复杂的神经网络。工具箱包括所有必要的代码、示例和基准测试工具，以指导用户完成训练阶段。

一旦神经网络训练完成，下一步是使用NVIDIA的TensorRT进行优化。这一步骤至关重要，可以提升网络的性能，为在AIR-T上高效部署做好准备。优化过程会生成一个包含优化后网络的文件，准备进入最终的部署阶段。

工作流程的最后一步是在AIR-T上部署优化后的神经网络以进行推理。这个工具箱利用AIR-T上的GPU/CPU共享内存接口，从接收器接收样本，并使用零拷贝技术将其输入神经网络。这种方法消除了设备到主机或主机到设备的拷贝需求，最大化数据传输速率，同时最小化延迟。

AIR-T上的简化人工智能部署工作流程提供了几个关键优势： 1. 与AIR-T和AirStack的原生兼容性 2. 快速部署TensorFlow模型 3. 包含示例和基准测试工具的全面工具箱 4. 通过TensorRT集成实现优化性能 5. 高效利用GPU/CPU共享内存以改善数据处理 6. 在RF系统中最小化延迟并最大化数据传输速率

Deepwave Digital的新人工智能部署工作流程工具箱代表了人工智能驱动的射频系统领域的重大进展。通过简化从训练到部署的过程，它为研究人员、开发人员和工程师在AIR-T技术上开辟了新的可能性。由于该工具箱是开源的，并且可以在所有AIR-T模型上原生运行，它为利用人工智能的射频应用的加速创新和开发铺平了道路。