Logiciel embarqué Edge AI
Frameworks d’IA et environnements d’exécution pour le traitement de la vision directement sur le dispositif
Le logiciel embarqué Edge AI apporte l’intelligence aux systèmes d’imagerie embarqués, en permettant d’analyser les données de vision directement là où elles sont captées. En traitant les données localement, il peut permettre une prise de décision en temps réel sans dépendre d’une connexion continue au cloud ou à un serveur distant.
Plutôt que d’être lié à un matériel spécifique, cette catégorie se concentre sur les frameworks logiciels, les moteurs d’inférence et les outils de développement qui permettent aux modèles d’IA de fonctionner efficacement sur des plateformes embarquées. Le bon logiciel peut transformer la puissance de traitement disponible et les données d’imagerie en capacités concrètes telles que la détection d’objets, la classification, le suivi et la segmentation.
Pour les ingénieurs, choisir la bonne solution ne consiste pas seulement à évaluer le modèle d’IA. La compatibilité des frameworks, l’accélération matérielle, les performances d’inférence, le déploiement, les mises à jour et la maintenabilité à long terme doivent être considérés dans leur ensemble.
Si les ordinateurs embarqués fournissent les ressources de traitement et que les caméras intelligentes réunissent imagerie et calcul au sein d’une plateforme unique, c’est la couche logicielle qui détermine comment ces ressources sont exploitées et ce que le système peut finalement accomplir.
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Pourquoi notre portefeuille est le bon choix pour vous
Nos solutions logicielles embarquées Edge AI permettent d’apporter une intelligence en temps réel directement à votre système d’imagerie, afin de traiter les données de vision là où elles sont captées. Cela peut réduire la latence, limiter la nécessité d’envoyer de grands volumes de données vers une infrastructure distante et permettre des applications plus réactives et autonomes.
Nous prenons en charge une gamme de frameworks d’IA, d’environnements d’inférence et de plateformes embarquées, afin de vous aider à choisir l’approche adaptée à vos capteurs, à votre matériel de calcul, à vos modèles d’IA et aux exigences de votre application. Du déploiement initial du modèle jusqu’à l’optimisation et l’intégration système, notre objectif est de rendre l’IA concrètement exploitable dans les contraintes d’un système d’imagerie embarqué.
Que vous développiez une caméra intelligente, conceviez une plateforme edge AI modulaire ou ajoutiez de l’intelligence visuelle à un système existant, notre expertise technique vous aide à maîtriser les dépendances logicielles et matérielles. Nous travaillons avec vous pour trouver le bon équilibre entre les performances du modèle, les besoins de traitement, la latence et la maintenabilité à long terme, afin de vous aider à passer d’un modèle d’IA à une solution d’imagerie fiable et déployable.
Facteurs clés de sélection
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Compatibilité des frameworks : Le logiciel doit prendre en charge les frameworks d’IA, les modèles et le matériel cible que vous avez choisis. Vérifier cette compatibilité en amont peut éviter des travaux de développement importants plus tard dans le projet.
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Optimisation des modèles et performances : Le meilleur modèle n’est pas nécessairement le plus grand ni le plus précis. La quantification, l’élagage et l’optimisation spécifique au matériel peuvent aider à trouver le bon équilibre entre précision, vitesse, utilisation de la mémoire et consommation électrique.
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Stratégie de déploiement et de mise à jour : Réfléchissez à la manière dont les modèles et les logiciels seront installés, mis à jour et supervisés une fois les systèmes déployés. Cela devient particulièrement important lorsqu’il faut gérer plusieurs dispositifs ou des dispositifs distribués.
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Abstraction matérielle ou contrôle : Un logiciel de plus haut niveau peut accélérer et simplifier le développement, tandis qu’un accès de plus bas niveau peut offrir un meilleur contrôle des ressources matérielles et de l’optimisation. Le bon équilibre dépend de l’application et des exigences de développement.
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Évolutivité entre les plateformes : Un logiciel capable de prendre en charge différentes plateformes embarquées, des caméras intelligentes aux ordinateurs embarqués modulaires, vous offre davantage de flexibilité à mesure que votre système évolue.
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Latence et utilisation des ressources : Les applications de vision en temps réel dépendent d’un traitement efficace. Le temps d’inférence, l’utilisation de la mémoire, la charge du processeur et la consommation électrique doivent tous être pris en compte lors de l’évaluation de la pile logicielle.
Vue d’ensemble technique
Le logiciel embarqué Edge AI regroupe les frameworks, environnements d’exécution d’inférence et chaînes d’outils de développement utilisés pour déployer des modèles de vision par ordinateur sur du matériel embarqué. Ces solutions peuvent prendre en charge un large éventail d’applications, notamment la détection, la classification, la segmentation, le suivi et d’autres formes d’analyse d’image en temps réel.
Le logiciel doit fonctionner efficacement avec le processeur sous-jacent, qui peut inclure un CPU, un GPU, un NPU ou un autre accélérateur d’IA dédié. L’optimisation des modèles constitue donc une part importante du déploiement. Des techniques telles que la quantification, l’élagage et l’optimisation spécifique au matériel peuvent contribuer à réduire les besoins de traitement tout en maintenant le niveau de précision requis.
Un flux de travail type consiste à prendre un modèle d’IA entraîné, à le convertir dans un format pris en charge par le matériel cible, puis à l’optimiser pour l’environnement d’exécution d’inférence choisi. Le logiciel devient alors une partie intégrante du pipeline d’imagerie global, en prenant en charge des tâches telles que l’acquisition d’images, le prétraitement, l’inférence et le post-traitement.
La couche logicielle devient ainsi un élément clé des performances globales du système. Une implémentation efficace peut réduire la latence et la consommation électrique, tandis qu’une architecture logicielle bien structurée facilite la mise à jour, la maintenance et le portage des modèles entre les plateformes prises en charge.
Notes d’intégration
Le logiciel Edge AI se situe entre le matériel d’imagerie et l’application. La réussite de l’intégration dépend donc de l’efficacité avec laquelle ces différentes couches interagissent. Le logiciel doit recevoir les données d’image du capteur, les faire circuler efficacement dans le pipeline de traitement et transmettre au système global les résultats produits par l’IA.
La plateforme de calcul et les accélérateurs disponibles doivent être pris en compte dès le départ, car l’optimisation spécifique au matériel peut avoir un impact significatif sur les performances. Un processeur performant ne garantit pas à lui seul une inférence rapide si le modèle, l’environnement d’exécution ou le pipeline de données n’ont pas été configurés efficacement.
Les caméras intelligentes peuvent simplifier l’intégration en fournissant une grande partie de la pile logicielle au sein d’une plateforme préintégrée. Les systèmes embarqués modulaires offrent davantage de flexibilité, mais confient généralement aux ingénieurs une plus grande responsabilité dans la configuration de l’environnement d’exploitation, de l’environnement d’exécution, du déploiement des modèles et du flux de données.
L’allocation des ressources est un autre point important. L’acquisition d’images, le prétraitement, l’inférence IA, le post-traitement et les communications peuvent tous se disputer les mêmes ressources de calcul et de mémoire, en particulier sur les plateformes embarquées compactes.
Enfin, la gestion du cycle de vie logiciel doit être intégrée à la conception du système. La capacité à déployer des mises à jour, remplacer des modèles, surveiller les performances et maintenir la compatibilité dans le temps peut être tout aussi importante que l’atteinte des performances d’inférence requises lors du déploiement initial.
FAQ
Les ingénieurs doivent savoir si le logiciel prend en charge leur SoC, CPU, GPU, NPU, FPGA ou accélérateur cible. La compatibilité doit couvrir des familles de processeurs spécifiques, les systèmes d’exploitation, les pilotes et les configurations de cartes.
Vérifiez la prise en charge de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, ONNX et des environnements d’exécution spécifiques aux fournisseurs. La compatibilité avec les formats de modèles peut fortement influencer la facilité de déploiement des modèles existants.
Le flux de déploiement doit couvrir la conversion des modèles, la quantification, la compilation, l’optimisation, l’intégration de l’environnement d’exécution et le packaging. Une chaîne d’outils bien définie peut réduire considérablement l’effort d’ingénierie.
Ne vous limitez pas aux TOPS ou au débit théorique. Les indicateurs pertinents incluent la latence d’inférence, les FPS, l’utilisation de la mémoire, l’utilisation du CPU, la consommation électrique et les performances dans les conditions réelles de charge de travail et de résolution de la caméra.
Vérifiez si l’inférence peut exploiter le GPU, le NPU, le DSP, le FPGA ou un autre accélérateur du dispositif. L’utilisation efficace de l’accélération matérielle est souvent essentielle pour atteindre des performances en temps réel dans une enveloppe de puissance donnée.
Les fonctionnalités utiles peuvent inclure le profilage, l’analyse des performances, la journalisation, l’inspection des modèles, le suivi de l’utilisation du matériel et des outils d’identification des goulets d’étranglement.