Révolutionner le déploiement de l'IA dans les systèmes RF : La boîte à outils AIR-T de Deepwave Digital

Deepwave Digital a dévoilé une boîte à outils révolutionnaire conçue pour rationaliser le processus de création, d'entraînement, d'optimisation et de déploiement de réseaux neuronaux sur la plateforme AIR-T (Transcepteur Radio à Intelligence Artificielle). Cette boîte à outils innovante fonctionne nativement à la fois sur AIR-T et AirStack, éliminant ainsi le besoin d'installations logicielles supplémentaires et simplifiant considérablement le déploiement de systèmes de fréquence radio (RF) dotés d'IA.

Le nouveau flux de travail se compose de trois étapes principales : Entraîner, Optimiser et Déployer. Cette approche simplifiée permet aux développeurs de prendre un modèle TensorFlow existant et de le déployer sur l'AIR-T en moins d'une minute. Le processus est conçu pour fonctionner de manière transparente avec l'API AirStack 0.3.0+, garantissant la compatibilité et la facilité d'utilisation pour les utilisateurs d'AIR-T.

Pour faciliter le processus d'apprentissage, Deepwave Digital fournit un exemple de réseau neuronal TensorFlow qui effectue un calcul mathématique simple. Cet exemple sert de modèle pour aider les utilisateurs à comprendre le processus d'entraînement, qui peut être facilement adapté pour des réseaux neuronaux plus complexes entraînés sur des données du monde réel. La boîte à outils comprend tout le code nécessaire, des exemples et des outils de benchmarking pour guider les utilisateurs à travers la phase d'entraînement.

Une fois le réseau neuronal entraîné, l'étape suivante consiste à l'optimiser à l'aide de TensorRT de NVIDIA. Cette étape cruciale améliore les performances du réseau, le préparant à un déploiement efficace sur l'AIR-T. Le processus d'optimisation aboutit à un fichier contenant le réseau optimisé, prêt pour la phase finale de déploiement.

La dernière étape du flux de travail consiste à déployer le réseau neuronal optimisé sur l'AIR-T pour l'inférence. Cette boîte à outils exploite l'interface de mémoire partagée GPU/CPU sur l'AIR-T pour recevoir des échantillons du récepteur et alimenter le réseau neuronal en utilisant la technologie Zero Copy. Cette approche élimine le besoin de copies de l'appareil à l'hôte ou de l'hôte à l'appareil, maximisant le taux de données tout en minimisant la latence.

Le flux de travail simplifié de déploiement de l'IA sur AIR-T offre plusieurs avantages clés : 1. Compatibilité native avec AIR-T et AirStack 2. Déploiement rapide des modèles TensorFlow 3. Boîte à outils complète avec exemples et outils de benchmarking 4. Performance optimisée grâce à l'intégration de TensorRT 5. Utilisation efficace de la mémoire partagée GPU/CPU pour une meilleure gestion des données 6. Latence minimisée et taux de données maximisé dans les systèmes RF

La nouvelle boîte à outils de flux de travail de déploiement de l'IA de Deepwave Digital représente une avancée significative dans le domaine des systèmes de fréquence radio dotés d'IA. En simplifiant le processus de l'entraînement au déploiement, elle ouvre de nouvelles possibilités pour les chercheurs, les développeurs et les ingénieurs travaillant avec la technologie AIR-T. Comme la boîte à outils est open-source et fonctionne nativement sur tous les modèles AIR-T, elle pave la voie à une innovation et un développement accélérés dans les applications RF exploitant l'intelligence artificielle.