딥러닝

MATLAB 및 Simulink를 사용한 임베디드 AI

임베디드 시스템에 머신러닝 및 딥러닝 애플리케이션 배포

MATLAB 및 Simulink로 복잡한 임베디드 시스템의 성능과 기능을 개선하는 AI 알고리즘을 설계, 시뮬레이션, 테스트, 검증 및 배포할 수 있습니다.

임베디드 AI 워크플로의 그림.

MATLAB 및 Simulink의 장점

리소스 제한 하드웨어에 배포

전체 임베디드 AI 애플리케이션에 대해 배포에 최적화된 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다.

딥러닝 모델을 위한 코드 생성
머신러닝 모델을 위한 코드 생성

Simulink를 사용한 시뮬레이션 및 테스트

Simulink와 함께 AI를 사용하여 복잡한 시스템으로의 AI 모델 통합을 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다.

Simulink를 사용한 딥러닝
딥러닝을 사용한 배터리 충전 상태 추정

사전 훈련된 AI 모델에 액세스

사전 훈련된 내장 모델과 PyTorch® 및 TensorFlow™의 모델을 활용할 수 있습니다.

사전 훈련된 딥러닝 모델
PyTorch와 MATLAB 간 딥러닝 모델 변환

안전 필수 시스템의 검증

안전 필수 및 산업 응용 사례를 위한 복잡한 AI 탑재 임베디드 시스템을 개발할 수 있습니다.

AI Verification Library
MATLAB 및 Simulink로 AI를 사용한 검증 및 확인

MATLAB 및 Simulink를 사용한 임베디드 AI로의 배포

AI 모델을 준비하고 CPU, GPU, FPGA 등에 임베디드 AI 애플리케이션을 배포하기 위해 코드를 자동으로 생성하는 방법을 알아볼 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용한 임베디드 AI에 대한 실용적 조언을 제공하는 튜토리얼, 예제 및 비디오를 살펴볼 수 있습니다.

임베디드 배포용 AI 모델을 최적화하기 위한 계층 그래프, 보정 통계, 검증 결과 화면의 스크린샷.

CPU 및 마이크로컨트롤러에 배포

MATLAB Coder 및 Simulink Coder를 사용하면 훈련된 머신러닝 및 딥러닝 모델로부터 이식성이 좋은 최적화된 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

MATLAB 이용한 BMS용 AI 기반 SOC 추정 개발 및 내장 (7:52)
MCU에 대해 신경망을 개발하고 배포하는 4단계 (3:41)
딥러닝 신경망의 일반 C/C++ 코드 생성
Raspberry Pi 기반 LSTM 신경망을 위한 코드 생성
NVIDIA 데스크탑 및 임베디드 GPU 이미지에 배포 중인 Simulink C/C++ 코드의 스크린샷.

GPU에 배포

GPU Coder를 사용하면 훈련된 딥러닝 신경망의 최적화된 CUDA® 코드를 생성하여 데스크탑, 서버 및 임베디드 GPU에 배포할 수 있습니다.

YOLOX 신경망을 사용한 인쇄 회로 기판의 결함 검출을 위한 코드 생성
NVIDIA TensorRT를 사용한 딥러닝 예측
ECG 신호를 분류하는 딥러닝 Simulink 모델의 코드 생성
MATLAB에서 직접 FPGA 기반 딥러닝 추론을 프로토타입 하드웨어에서 실행한 후, FPGA 또는 ASIC에 배포할 딥러닝 HDL IP 코어를 생성할 수 있습니다.

FPGA 및 SoC에 배포

Deep Learning HDL Toolbox로 FPGA 및 SoC에서 딥러닝 신경망을 프로토타이핑하고 구현할 수 있습니다. HDL Coder로 사용자 지정 딥러닝 프로세서 IP 코어와 비트스트림을 생성할 수 있습니다.

MATLAB을 사용한 Xilinx FPGA에서의 딥러닝 프로토타이핑 (3:25)
MATLAB을 사용한 Intel FPGA에서의 딥러닝 프로토타이핑 (3:24)
FPGA/ASIC 플랫폼에 신경망 회귀 모델 배포하기
Diagram of workflow for generated C code that is deployed to Qualcomm Hexagon.

Deploy to NPUs

Generate optimized code for NPUs like Qualcomm Hexagon and Infineon PPU in AURIX TC4x.

Accelerate Edge AI with the Hexagon Hardware Support Package
Qualcomm Hexagon Hardware Support from Embedded Coder
Infineon AURIX Hardware Support from Simulink
Accelerate AI Based Software Development on Infineon AURIX TC4x Microcontroller
임베디드 배포용 AI 모델을 최적화하기 위한 계층 그래프, 보정 통계, 검증 결과 화면의 스크린샷.

AI 모델 압축

양자화, 투영 또는 가지치기로 심층 신경망을 압축하여 메모리 사용량을 줄이고 추론 성능을 높일 수 있습니다.

FPGA/ASIC 플랫폼에 신경망 회귀 모델 배포하기
마이크로컨트롤러에 초소형 신경망을 배포하기 위한 생산적 여정
리소스 제한적인 임베디드 소자로의 배포를 위한 영상 분류 신경망 압축
Diagram of verification and validation for AI.

AI Verification

AI verification applies rigorous methods like the W-shaped process to ensure intended behaviors and prevent unintended ones.

Machine Learning Models for Safety-Critical Systems
Verify an Airborne Deep Learning System
AI Verification Library

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