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임베디드 AI 코더

고품질의 AI 모델을 임베디드 시스템에 배포합니다

Embedded AI Coder는 훈련된 신경망을 다양한 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서용으로 최적화된 C 코드로 손쉽게 변환해 주는 코드 생성 도구입니다. 본 도구는 탁월한 처리 속도와 효율적인 메모리 사용량을 보장하여, 개발자들이 제품에 AI 기능을 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

노드가 연결된 뇌(신경망)와 코드 기호(</>)가 그려진 Embedded AI Coder 로고가 표시된 노트북의 특징은 훈련된 신경망을 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서용으로 최적화된 C 코드로 변환하여 효율적인 AI 통합을 가능하게 함을 상징한다는 것입니다.

이점

어떤 하드웨어든, 어떤 툴체인이라도

생성된 코드는 모든 MCU/ECU 제품군에 배포할 수 있습니다. CPU 명령어 집합(ISA)별 또는 가속기별 추가 최적화도 요청 시 제공됩니다.

자원 효율적이고 비용 효율적

자원이 매우 제한적인 임베디드 시스템에서 자원 소비를 최소화하기.

관련 안전 요건을 준수합니다

MISRA, 기능 안전성 관련 ISO 26262, AI 기반 시스템 관련 ISO PAS 8800 등 자동차 소프트웨어 표준을 준수합니다.

특징

도구의 스크린샷
  • 지원 형식: .ONNX, .LiteRT (TensorFlow Lite), ASCMO 내보내기
  • 명령줄 도구로, 컴파일러를 사용하는 것만큼 간단합니다.
    예: coder code myaimodel.tflite -c myoptions -o <대상 폴더>
  • 모든 툴체인에 통합할 수 있도록 추가 아티팩트가 포함된 생성된 코드.
  • 어떤 CI/CD 파이프라인에도 손쉽게 통합할 수 있습니다.

  • 이 코더는 다양한 대상 하드웨어에서 작동하며, 신경망에서 흔히 사용되는 레이어인 Batchnorm, Convolutions, Depthwise Convolutions, LSTM, 전체 연결, 요소별 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 소프트맥스, ReLU, Leaky ReLU, 로지스틱, 패딩, StridedSlice, Tanh, MaxPooling, AveragePooling 및 TransposeConv. 이 코더는 int8 및 float32 데이터형을 지원합니다.
  • 하드웨어 대상은 소형 마이크로컨트롤러부터 다양한 아키텍처(ARM Cortex-M, ARM Cortex-A, 벤더별 아키텍처)를 갖춘 고성능 마이크로프로세서에 이르기까지 다양합니다.

  • 당사의 코더는 스마트 센서 및 스마트 액추에이터 시스템, 자동차, 의료 기술, 항공우주 분야의 안전이 중요한 시스템, 그리고 소형 하드웨어 시스템에서의 AI에 이상적입니다.
  • 이 제품은 비용 효율적인 마이크로컨트롤러(µC) 대상 시스템은 물론, 임베디드 장치의 복잡하고 안전이 중요한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

  • 보쉬, MLPerf™ Inference Tiny 벤치마크 결과 제출
  • 모든 부문에서 최첨단 수준의 결과를 기록
  • 동급 최고의 메모리 효율성

비교가능한 도구배경 정보가포함된 벤치마크 포털을 참조하십시오.

  • Embedded AI Coder는 MISRA 규격을 준수하는 코드를 생성하며, 고객이 ISO 26262와 같은 기능 안전 표준 및 ISO PAS 8800과 같은 AI 시스템 관련 신규 규격의 준수 요건을 충족할 수 있도록 지원합니다.
  • 사람이 읽기 쉬운 C 코드를 생성합니다.
  • 이 도구는 런타임 오류가 없고, 안전하며 수치적으로 정확한 코드를 생성합니다.
  • 추론 과정에서 계산된 값의 품질을 모니터링하기 위해 추가적인 출력을 생성할 수 있습니다.

지금 바로 임베디드 AI를 현실로 만들다

그래프는 임베디드 AI 코더의 작업 흐름을 보여줍니다.

Embedded AI Coder는 AI와 임베디드 분야를 연결하는 가교 역할을 하여, 임베디드 소프트웨어 전문가의 도움 없이도 임베디드 C 코드를 생성할 수 있게 해줍니다.

PyTorch, TensorFlow 또는 이타스 ASCMO와 같은 잘 알려진 머신러닝 프레임워크의 모델을 본 도구의 입력으로 사용할 수 있습니다.

수작업으로 작성된 코드와 달리, 이는 기업에 막대한 개발 비용과 자원을 절감해 줍니다. 특히 오늘날의 일반적인 빠른 개발 주기와 빈번하게 변화하는 코드 요구 사항을 고려할 때 이는 큰 이점이 됩니다.

생성된 코드는 실제 운영 환경에 배포하거나, INTECRIO, EHOOKS 또는 VECU-BUILDER를 활용한 가상 ECU를 통해 이타스 Rapid Prototyping 툴체인에서 조기에 테스트할 수 있습니다.

당사의 임베디드 AI 코더를 활용한 고객 사례

이 그림은 자동차 산업의 소프트웨어 개발 과정을 보여줍니다

당사의 임베디드 AI 코더를 활용한 고객 사례

자동차 산업에서:

  • 제동 시스템, 조향 시스템, 엔진 관리 시스템 등에서 가상 센서(즉, 물리적 센서를 대체하는 AI 알고리즘)를 통해 비용을 절감합니다.
  • 타이어 공기압 모니터링
  • 초기 손상 탐지
  • 주행 보조 시스템, 예를 들어 초음파 주차 센서
  • 운전자 모니터링 시스템 (2024년 7월부터 법적으로 의무화됨)

당사의 소프트웨어 도구는 자동차 산업에서 검증된 제품으로, 요청 시 다른 산업 분야에도 적용할 수 있습니다. 당사는 귀사의 특정 산업 분야에서 규정 준수 및 성공적인 도입을 보장하기 위해 필요한 규제 검토를 철저히 수행할 것을 약속드립니다.

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