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Embedded AI-Coder

KI-Modelle in eingebetteten Systemen in hoher Qualität bereitstellen

Embedded AI-Coder ist ein Code-Generator, der trainierte neuronale Netze mühelos in optimierten C-Code für eine Vielzahl von Mikrocontrollern und Mikroprozessoren umwandelt. Unser Tool gewährleistet eine außergewöhnliche Geschwindigkeit und eine effiziente Speichernutzung und ermöglicht es Entwicklern, KI-Funktionen nahtlos in ihre Produkte zu integrieren.

Laptop mit dem Logo von Embedded AI-Coder, das ein Gehirn mit verbundenen Knoten (neuronales Netzwerk) und ein Codesymbol (</>) zeigt. Das Logo symbolisiert die Umwandlung trainierter neuronaler Netzwerke in optimierten C-Code für Mikrocontroller und Mikroprozessoren, wodurch eine effiziente KI-Integration ermöglicht wird.

Ihre Vorteile

Jede Hardware, jede Toolchain

Der generierte Code kann auf jeder MCU-/ECU-Familie bereitgestellt werden. Weitere Optimierungen, sei es für bestimmte CPU-Architekturen oder bestimmte Beschleuniger, sind auf Anfrage erhältlich.

Ressourcenschonend und kostengünstig

Minimierung des Ressourcenverbrauchs auf Embedded-Systemen mit stark begrenzten Ressourcen.

Entspricht den einschlägigen Sicherheitsanforderungen

Entspricht den Standards für Automobilsoftware wie MISRA, ISO 26262 für funktionale Sicherheit und ISO PAS 8800 für KI-basierte Systeme.

Funktionen

Screenshot des Tools
  • Unterstützte Formate: .ONNX, .LiteRT (TensorFlow Lite), ASCMO-Export
  • Ein Befehlszeilentool, so einfach wie die Verwendung eines Compilers.
    zum Beispiel coder code myaimodel.tflite -c myoptions -o <ZIELORDNER>
  • Generierter Code mit zusätzlichen Artefakten zur Integration in beliebige Toolchains.
  • Einfache Integration in beliebige CI/CD-Pipelines.

  • Der Codierer funktioniert auf verschiedener Zielhardware und ist kompatibel mit gängigen Schichten neuronaler Netze: Batchnorm, Faltungen, tiefenspezifische Faltungen, LSTM, Fully Connected, Elementwise Add, Sub, Mul, Softmax, Relu, Leaky Relu, Logistic, Padding, StridedSlice, Tanh, MaxPooling, AveragePooling und TransposeConv. Er unterstützt die Datentypen int8 und float32.
  • Die Hardware-Zielplattformen reichen von winzigen Mikrocontrollern bis hin zu leistungsstarken Mikroprozessoren mit verschiedenen Architekturen (ARM Cortex-M, ARM Cortex-A, herstellerspezifische Architekturen).

  • Unser Codierer eignet sich ideal für intelligente Sensor- und Aktorsysteme, sicherheitskritische Systeme in den Bereichen Automobil, Medizintechnik und Luft- und Raumfahrt sowie für KI auf kleinen Hardwaresystemen.
  • Sie können es für kostengünstige Mikrocontroller-Zielsysteme und komplexe, sicherheitskritische Anwendungen auf eingebetteten Geräten nutzen.

  • Bosch hat Ergebnisse beim MLPerf™ Inference Tiny-Benchmark eingereicht
  • Zu den besten Ergebnissen in allen Kategorien
  • Erstklassige Speichereffizienz

Siehe Benchmark-Portal mit vergleichbaren Tools und Hintergrundinformationen zum Vergleich.

  • Embedded AI-Coder generiert MISRA-konformen Code und unterstützt Kunden dabei, die Einhaltung von Standards für funktionale Sicherheit wie ISO 26262 sowie neuer Normen für KI-Systeme wie ISO PAS 8800 zu gewährleisten.
  • Es generiert für Menschen lesbaren C-Code.
  • Es erzeugt sicheren, numerisch korrekten Code, der frei von Laufzeitfehlern ist.
  • Es kann zusätzliche Ausgaben generieren, um die Qualität des berechneten Werts während der Inferenz zu überwachen.

Embedded-KI jetzt Wirklichkeit werden lassen

Die Grafik zeigt den Arbeitsablauf des Embedded AI-Coders.

Embedded AI-Coder schlägt eine Brücke zwischen der Welt der KI und der Embedded-Welt und ermöglicht es, Embedded-C-Code ohne die Hilfe von Embedded-Software-Experten zu generieren.

Modelle aus bekannten Frameworks für maschinelles Lernen wie PyTorch, TensorFlow oder ETAS ASCMO können als Eingabe für unser Tool verwendet werden.

Im Gegensatz zu handgeschriebenem Code spart dies Unternehmen hohe Entwicklungskosten und Ressourcen. Dies ist besonders vor dem Hintergrund der heute üblichen kurzen Entwicklungszyklen und sich häufig ändernden Code-Anforderungen von Vorteil.

Der generierte Code kann auf Produktionshardware bereitgestellt oder frühzeitig mit der ETAS Rapid-Prototyping-Toolchain unter Verwendung von INTECRIO, EHOOKS oder virtuellen Steuergeräten mit VECU-BUILDER getestet werden.

Anwendungsbeispiele unserer Kunden mit unserem Embedded AI-Coder

Die Abbildung zeigt die Softwareentwicklung in der Automobilindustrie

Anwendungsbeispiele unserer Kunden mit unserem Embedded AI-Coder

In der Automobilindustrie:

  • Kosteneinsparungen durch virtuelle Sensoren (d. h. KI-Algorithmen, die physische Sensoren ersetzen) in Bremssystemen, Lenksystemen, Motormanagementsystemen usw.
  • Reifendrucküberwachung
  • Früherkennung von Schäden
  • Fahrassistenzsysteme, zum Beispiel Ultraschall-Parksensoren
  • Fahrerüberwachungssysteme (gesetzlich vorgeschrieben ab Juli 2024)

Unser für die Automobilindustrie validiertes Softwaretool kann auf Wunsch auch für den Einsatz in anderen Industriebereichen angepasst werden. Wir verpflichten uns, die erforderlichen regulatorischen Prüfungen durchzuführen, um die Einhaltung der Vorschriften und eine erfolgreiche Implementierung in Ihrer spezifischen Branche sicherzustellen.

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