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Revolutionierung der KI-Bereitstellung in RF-Systemen: Deepwave Digitals AIR-T Workflow Toolbox

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Der Artikel beschreibt einen vereinfachten Workflow zur Erstellung, Schulung, Optimierung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken auf der AIR-T-Plattform. Er erläutert einen schrittweisen Prozess, der das Training eines TensorFlow-Modells, die Optimierung mit NVIDIA’s TensorRT und die Bereitstellung für die Inferenz umfasst, wobei die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz betont werden.
  • Hauptpunkte
  • einzigartige Erkenntnisse
  • praktische Anwendungen
  • Schlüsselthemen
  • wichtige Einsichten
  • Lernergebnisse

  • • Hauptpunkte

    • 1
      Klare Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Bereitstellung von neuronalen Netzwerken
    • 2
      Fokus auf praktische Anwendungen mit realen Beispielen
    • 3
      Integration von Optimierungstechniken zur Leistungssteigerung

  • • einzigartige Erkenntnisse

    • 1
      Nutzung von Zero Copy zur Maximierung der Datenrate und Minimierung der Latenz
    • 2
      Einbeziehung einer umfassenden Toolbox, die den Bereitstellungsprozess vereinfacht

  • • praktische Anwendungen

    • Der Artikel bietet umsetzbare Einblicke und einen klaren Workflow, der die Zeit und Komplexität bei der Bereitstellung von KI-Modellen auf der AIR-T-Plattform erheblich reduzieren kann.

  • • Schlüsselthemen

    • 1
      Training und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken
    • 2
      Optimierung mit TensorRT
    • 3
      KI-gestützte Funkfrequenzsysteme

  • • wichtige Einsichten

    • 1
      Vereinfachter Bereitstellungsprozess für KI-Modelle
    • 2
      Umfassende Toolbox mit allen notwendigen Abhängigkeiten
    • 3
      Fokus auf Techniken zur Leistungsoptimierung

  • • Lernergebnisse

    • 1
      Verstehen des vollständigen Workflows zur Bereitstellung von neuronalen Netzwerken auf AIR-T
    • 2
      Erlernen von Optimierungstechniken mit NVIDIA’s TensorRT
    • 3
      Einblicke in effiziente Datenverarbeitungsmethoden in KI-Anwendungen gewinnen
Beispiele
Tutorials
Codebeispiele
Visualisierungen
Grundlagen
fortgeschrittene Inhalte
praktische Tipps
beste Praktiken

“ Einführung in die AIR-T Bereitstellung Toolbox

Deepwave Digital hat eine bahnbrechende Workflow-Toolbox vorgestellt, die darauf abzielt, den Prozess der Erstellung, Schulung, Optimierung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken auf der AIR-T (Artificial Intelligence Radio Transceiver) Plattform zu vereinfachen. Diese innovative Toolbox funktioniert nativ sowohl auf AIR-T als auch auf AirStack, wodurch zusätzliche Softwareinstallationen überflüssig werden und die Bereitstellung von KI-gestützten Funkfrequenzsystemen erheblich vereinfacht wird.

“ Überblick über den vereinfachten Workflow

Der neue Workflow besteht aus drei Hauptschritten: Trainieren, Optimieren und Bereitstellen. Dieser vereinfachte Ansatz ermöglicht es Entwicklern, ein vorhandenes TensorFlow-Modell in weniger als einer Minute auf der AIR-T bereitzustellen. Der Prozess ist so konzipiert, dass er nahtlos mit der AirStack 0.3.0+ API funktioniert, um Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit für AIR-T-Nutzer zu gewährleisten.

“ Schritt 1: Training von neuronalen Netzwerken

Um den Lernprozess zu erleichtern, stellt Deepwave Digital ein Beispiel für ein TensorFlow-neuronales Netzwerk zur Verfügung, das eine einfache mathematische Berechnung durchführt. Dieses Beispiel dient als Vorlage für Benutzer, um den Trainingsprozess zu verstehen, der leicht für komplexere neuronale Netzwerke angepasst werden kann, die mit realen Daten trainiert werden. Die Toolbox enthält allen notwendigen Code, Beispiele und Benchmarking-Tools, um die Benutzer durch die Trainingsphase zu führen.

“ Schritt 2: Optimierung mit TensorRT

Sobald das neuronale Netzwerk trainiert ist, besteht der nächste Schritt in der Optimierung mit NVIDIA's TensorRT. Dieser entscheidende Schritt verbessert die Leistung des Netzwerks und bereitet es auf eine effiziente Bereitstellung auf der AIR-T vor. Der Optimierungsprozess führt zu einer Datei, die das optimierte Netzwerk enthält, bereit für die endgültige Bereitstellungsphase.

“ Schritt 3: Bereitstellung auf AIR-T

Der letzte Schritt im Workflow besteht darin, das optimierte neuronale Netzwerk auf der AIR-T für die Inferenz bereitzustellen. Diese Toolbox nutzt die GPU/CPU Shared Memory-Schnittstelle auf der AIR-T, um Proben vom Empfänger zu empfangen und das neuronale Netzwerk mithilfe der Zero Copy-Technologie zu speisen. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit für Kopien von Gerät zu Host oder Host zu Gerät, maximiert die Datenrate und minimiert die Latenz.

“ Vorteile des neuen Workflows

Der vereinfachte KI-Bereitstellungsworkflow auf AIR-T bietet mehrere wichtige Vorteile: 1. Native Kompatibilität mit AIR-T und AirStack 2. Schnelle Bereitstellung von TensorFlow-Modellen 3. Umfassende Toolbox mit Beispielen und Benchmarking-Tools 4. Optimierte Leistung durch TensorRT-Integration 5. Effiziente Nutzung des GPU/CPU Shared Memory für verbesserte Datenverarbeitung 6. Minimierte Latenz und maximierte Datenrate in RF-Systemen

“ Fazit und zukünftige Implikationen

Die neue KI-Bereitstellung Workflow-Toolbox von Deepwave Digital stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der KI-gestützten Funkfrequenzsysteme dar. Durch die Vereinfachung des Prozesses von der Schulung bis zur Bereitstellung eröffnet sie neue Möglichkeiten für Forscher, Entwickler und Ingenieure, die mit AIR-T-Technologie arbeiten. Da die Toolbox Open Source ist und nativ auf allen AIR-T-Modellen läuft, ebnet sie den Weg für beschleunigte Innovation und Entwicklung in RF-Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen.

 Originallink: https://blog.deepwavedigital.com/simplified-ai-deployment-workflow-on-air-t-d82d1e402d9e

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