Исследователи CMU представили TNNGen: ИИ-систему для автоматизации проектирования временных нейронных сетей из моделей PyTorch в готовые схемы.

Автоматизация проектирования нейроморфных сенсорных процессоров с помощью TNNGen

Проектирование нейроморфных сенсорных процессоров (NSPU) на основе временных нейронных сетей (TNN) – это сложная задача, требующая много ручной работы. TNN обещают высокую эффективность для приложений ИИ на краю благодаря своей энергоэффективности и биологическому вдохновению. Однако существующие методы не автоматизированы и требуют специальных знаний.

Проблемы текущих подходов

Текущие подходы к разработке TNN имеют фрагментированные рабочие процессы, где программные симуляции и аппаратные разработки обрабатываются отдельно. Это усложняет процесс проектирования и ограничивает его доступность.

Решение: TNNGen

Исследователи Университета Карнеги-Меллон представили TNNGen – унифицированную и автоматизированную платформу для проектирования NSPU на основе TNN. Это решение объединяет функциональную симуляцию и аппаратное проектирование в одном потоке работы.

Преимущества TNNGen

Автоматизация: Объединение симуляции и генерации аппаратного обеспечения позволяет упростить процесс проектирования.
Высокая скорость: TNNGen обеспечивает быструю проверку различных архитектур моделей благодаря ускорению на GPU.
Энергоэффективность: Проектирование TNN для кластеризации временных рядов показывает конкурентоспособные результаты с меньшими затратами ресурсов.
Снижение времени разработки: Время проектирования значительно сокращается, особенно для больших проектов.
Прогнозирование параметров: Инструмент прогнозирования позволяет точно оценивать параметры аппаратного обеспечения без необходимости физического проектирования.

Будущее TNNGen

TNNGen представляет собой следующий шаг в автоматизации разработки NSPU на основе TNN, делая этот инструмент более доступным и эффективным для приложений ИИ на краю. В будущем планируется расширение возможностей для поддержки более сложных архитектур TNN.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализ: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
Ключевые показатели: Определите KPI, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбор решения: Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
Расширение автоматизации: На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.