Revolucionando a Implantação de IA em Sistemas RF: Caixa de Ferramentas AIR-T da Deepwave Digital

A Deepwave Digital apresentou uma caixa de ferramentas revolucionária projetada para simplificar o processo de criação, treinamento, otimização e implantação de redes neurais na plataforma AIR-T (Transceptor de Rádio de Inteligência Artificial). Esta caixa de ferramentas inovadora opera nativamente tanto no AIR-T quanto no AirStack, eliminando a necessidade de instalações de software adicionais e simplificando significativamente a implantação de sistemas de rádio frequência (RF) habilitados para IA.

O novo fluxo de trabalho consiste em três etapas principais: Treinar, Otimizar e Implantar. Essa abordagem simplificada permite que os desenvolvedores peguem um modelo TensorFlow existente e o implantem no AIR-T em menos de um minuto. O processo foi projetado para funcionar perfeitamente com a API AirStack 0.3.0+, garantindo compatibilidade e facilidade de uso para os usuários do AIR-T.

Para facilitar o processo de aprendizado, a Deepwave Digital fornece uma rede neural TensorFlow de exemplo que realiza um cálculo matemático simples. Este exemplo serve como um modelo para os usuários entenderem o processo de treinamento, que pode ser facilmente adaptado para redes neurais mais complexas treinadas com dados do mundo real. A caixa de ferramentas inclui todo o código necessário, exemplos e ferramentas de benchmarking para guiar os usuários durante a fase de treinamento.

Uma vez que a rede neural é treinada, a próxima etapa envolve a otimização usando o TensorRT da NVIDIA. Esta etapa crucial melhora o desempenho da rede, preparando-a para uma implantação eficiente no AIR-T. O processo de otimização resulta em um arquivo contendo a rede otimizada, pronta para a etapa final de implantação.

A etapa final do fluxo de trabalho é implantar a rede neural otimizada no AIR-T para inferência. Esta caixa de ferramentas aproveita a interface de memória compartilhada GPU/CPU no AIR-T para receber amostras do receptor e alimentar a rede neural usando a tecnologia Zero Copy. Essa abordagem elimina a necessidade de cópias de dispositivo para host ou de host para dispositivo, maximizando a taxa de dados enquanto minimiza a latência.

O fluxo de trabalho simplificado de implantação de IA no AIR-T oferece várias vantagens principais: 1. Compatibilidade nativa com AIR-T e AirStack 2. Implantação rápida de modelos TensorFlow 3. Caixa de ferramentas abrangente com exemplos e ferramentas de benchmarking 4. Desempenho otimizado através da integração do TensorRT 5. Uso eficiente da memória compartilhada GPU/CPU para melhor manuseio de dados 6. Latência minimizada e taxa de dados maximizada em sistemas RF

A nova caixa de ferramentas de fluxo de trabalho de implantação de IA da Deepwave Digital representa um avanço significativo no campo dos sistemas de rádio frequência habilitados para IA. Ao simplificar o processo desde o treinamento até a implantação, abre novas possibilidades para pesquisadores, desenvolvedores e engenheiros que trabalham com a tecnologia AIR-T. Como a caixa de ferramentas é de código aberto e funciona nativamente em todos os modelos AIR-T, ela pavimenta o caminho para uma inovação e desenvolvimento acelerados em aplicações RF que utilizam inteligência artificial.