RF 시스템에서 AI 배포 혁신: Deepwave Digital의 AIR-T 워크플로 툴박스

Deepwave Digital은 AIR-T(인공지능 무선 송수신기) 플랫폼에서 신경망을 생성, 훈련, 최적화 및 배포하는 과정을 간소화하기 위해 설계된 혁신적인 워크플로 툴박스를 공개했습니다. 이 혁신적인 툴박스는 AIR-T와 AirStack에서 네이티브로 작동하여 추가 소프트웨어 설치의 필요성을 없애고 AI 지원 무선 주파수(RF) 시스템의 배포를 크게 단순화합니다.

새로운 워크플로는 훈련, 최적화 및 배포의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 이 간소화된 접근 방식은 개발자가 기존의 TensorFlow 모델을 AIR-T에 1분 이내에 배포할 수 있도록 합니다. 이 과정은 AIR-T 사용자에게 호환성과 사용 편의성을 보장하는 AirStack 0.3.0+ API와 원활하게 작동하도록 설계되었습니다.

학습 과정을 용이하게 하기 위해 Deepwave Digital은 간단한 수학 계산을 수행하는 예제 TensorFlow 신경망을 제공합니다. 이 예제는 사용자가 훈련 과정을 이해하는 데 도움이 되는 템플릿 역할을 하며, 실제 데이터로 훈련된 더 복잡한 신경망에 쉽게 적용할 수 있습니다. 툴박스에는 훈련 단계를 안내하는 데 필요한 모든 코드, 예제 및 벤치마킹 도구가 포함되어 있습니다.

신경망 훈련이 완료되면 다음 단계는 NVIDIA의 TensorRT를 사용한 최적화입니다. 이 중요한 단계는 네트워크의 성능을 향상시켜 AIR-T에서 효율적으로 배포할 준비를 합니다. 최적화 과정은 최적화된 네트워크를 포함하는 파일을 생성하여 최종 배포 단계에 준비됩니다.

워크플로의 마지막 단계는 최적화된 신경망을 AIR-T에 배포하여 추론을 수행하는 것입니다. 이 툴박스는 AIR-T의 GPU/CPU 공유 메모리 인터페이스를 활용하여 수신기로부터 샘플을 수신하고 제로 카피 기술을 사용하여 신경망에 데이터를 전달합니다. 이 접근 방식은 장치-호스트 또는 호스트-장치 복사의 필요성을 없애 데이터 전송 속도를 극대화하고 지연 시간을 최소화합니다.

AIR-T에서의 간소화된 AI 배포 워크플로는 여러 가지 주요 이점을 제공합니다: 1. AIR-T 및 AirStack과의 네이티브 호환성 2. TensorFlow 모델의 신속한 배포 3. 예제 및 벤치마킹 도구가 포함된 종합 툴박스 4. TensorRT 통합을 통한 최적화된 성능 5. 향상된 데이터 처리를 위한 GPU/CPU 공유 메모리의 효율적 사용 6. RF 시스템에서의 지연 시간 최소화 및 데이터 전송 속도 극대화

Deepwave Digital의 새로운 AI 배포 워크플로 툴박스는 AI 지원 무선 주파수 시스템 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 훈련에서 배포까지의 과정을 단순화함으로써 AIR-T 기술을 사용하는 연구자, 개발자 및 엔지니어에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 툴박스는 오픈 소스이며 모든 AIR-T 모델에서 네이티브로 실행되므로 인공지능을 활용한 RF 응용 프로그램에서 혁신과 개발을 가속화하는 길을 열어줍니다.