Edge AI embedded software
AI-frameworks en runtimes voor visieverwerking op het apparaat
Edge AI embedded software levert de intelligentie achter embedded beeldvormingssystemen, waardoor visiedata direct kunnen worden geanalyseerd op de plek waar ze worden vastgelegd. Door data lokaal te verwerken, maakt dit real-time besluitvorming mogelijk zonder afhankelijk te zijn van een continue verbinding met de cloud of een externe server.
In plaats van gekoppeld te zijn aan een specifiek stuk hardware, richt deze categorie zich op de softwareframeworks, inference-engines en ontwikkeltools waarmee AI-modellen efficiënt op embedded platforms kunnen draaien. De juiste software kan beschikbare rekenkracht en beelddata omzetten in praktische functionaliteiten zoals objectdetectie, classificatie, tracking en segmentatie.
Voor engineers betekent het kiezen van de juiste oplossing dat ze verder moeten kijken dan alleen het AI-model. Frameworkcompatibiliteit, hardwareversnelling, inferenceprestaties, deployment, updates en onderhoudbaarheid op de lange termijn moeten in samenhang worden beoordeeld.
Embedded computers leveren weliswaar de verwerkingsresources en slimme camera’s combineren beeldvorming en rekenkracht in één platform, maar het is de softwarelaag die bepaalt hoe die resources worden gebruikt en wat het systeem uiteindelijk kan doen.
Wilt u meer weten over deze technologie? Probeer onze nieuwe chatbot!
Waarom ons portfolio de juiste keuze voor u is
Onze oplossingen voor Edge AI embedded software brengen real-time intelligentie rechtstreeks naar uw beeldvormingssysteem, zodat visiedata kunnen worden verwerkt waar ze worden vastgelegd. Dit kan latency verminderen, de noodzaak beperken om grote hoeveelheden data naar infrastructuur op afstand te versturen en meer responsieve, zelfstandig werkende toepassingen mogelijk maken.
Wij ondersteunen uiteenlopende AI-frameworks, inference-omgevingen en embedded platforms, zodat u een aanpak kunt kiezen die past bij uw sensoren, compute-hardware, AI-modellen en toepassingseisen. Van de eerste modeldeployment tot optimalisatie en systeemintegratie: onze focus ligt op het praktisch toepasbaar maken van AI binnen de beperkingen van een embedded beeldvormingssysteem.
Of u nu een slimme camera ontwikkelt, een modulair edge-AI-platform bouwt of visie-intelligentie toevoegt aan een bestaand systeem, onze technische expertise helpt u de afhankelijkheden tussen software en hardware te doorgronden. Samen met u zoeken we de juiste balans tussen modelprestaties, verwerkingsvereisten, latency en onderhoudbaarheid op de lange termijn, zodat u de stap kunt zetten van een AI-model naar een betrouwbare, inzetbare beeldvormingsoplossing.
Belangrijke selectiefactoren
-
Frameworkcompatibiliteit: De software moet uw gekozen AI-frameworks, modellen en doelhardware ondersteunen. Compatibiliteit vroeg controleren kan later in het project veel ontwikkelwerk voorkomen.
-
Modeloptimalisatie en prestaties: Het beste model is niet per definitie het grootste of meest nauwkeurige model. Kwantisatie, pruning en hardwarespecifieke optimalisatie kunnen helpen de juiste balans te vinden tussen nauwkeurigheid, snelheid, geheugengebruik en stroomverbruik.
-
Deployment- en updatestrategie: Denk na over hoe modellen en software worden geïnstalleerd, bijgewerkt en gemonitord zodra systemen zijn uitgerold. Dit wordt vooral belangrijk bij het beheer van meerdere of gedistribueerde apparaten.
-
Hardwareabstractie versus controle: Software op een hoger abstractieniveau kan ontwikkeling sneller en eenvoudiger maken, terwijl toegang op een lager niveau meer controle kan geven over hardwareresources en optimalisatie. De juiste balans hangt af van de toepassing en de ontwikkelingseisen.
-
Schaalbaarheid over verschillende platforms: Software die verschillende embedded platforms ondersteunt, van slimme camera’s tot modulaire embedded computers, geeft u meer flexibiliteit naarmate uw systeem zich ontwikkelt.
-
Latency en resourcegebruik: Real-time visietoepassingen zijn afhankelijk van efficiënte verwerking. Bij de evaluatie van de softwarestack moeten inference-tijd, geheugengebruik, processorbelasting en stroomverbruik allemaal worden meegenomen.
Technisch overzicht
Edge AI embedded software omvat de frameworks, inference-runtimes en ontwikkeltoolchains die worden gebruikt om computervisiemodellen op embedded hardware uit te rollen. Deze oplossingen ondersteunen uiteenlopende toepassingen, waaronder detectie, classificatie, segmentatie, tracking en andere vormen van real-time beeldanalyse.
De software moet effectief samenwerken met de onderliggende processor, die een CPU, GPU, NPU of andere dedicated AI-accelerator kan omvatten. Modeloptimalisatie is daarom een belangrijk onderdeel van deployment. Technieken zoals kwantisatie, pruning en hardwarespecifieke optimalisatie kunnen helpen de verwerkingsvereisten te verlagen, terwijl het vereiste nauwkeurigheidsniveau behouden blijft.
Een typische workflow bestaat uit het nemen van een getraind AI-model, het omzetten ervan naar een indeling die door de doelhardware wordt ondersteund en het optimaliseren ervan voor de gekozen inference-runtime. De software wordt vervolgens onderdeel van de bredere beeldvormingspipeline en verzorgt taken zoals beeldacquisitie, pre-processing, inference en post-processing.
Daarmee vormt de softwarelaag een belangrijk onderdeel van de totale systeemprestaties. Een efficiënte implementatie kan latency en stroomverbruik verlagen, terwijl een goed gestructureerde softwarearchitectuur het eenvoudiger maakt om modellen bij te werken, te onderhouden en tussen ondersteunde platforms te verplaatsen.
Integratieaandachtspunten
Edge AI-software bevindt zich tussen de beeldvormingshardware en de toepassing. Een succesvolle integratie hangt daarom af van hoe goed deze verschillende lagen samenwerken. De software moet beelddata van de sensor ontvangen, die efficiënt door de verwerkingspipeline voeren en de resulterende AI-output aan het bredere systeem leveren.
Het rekenplatform en de beschikbare accelerators moeten vanaf het begin worden meegenomen, omdat hardwarespecifieke optimalisatie een grote invloed kan hebben op de prestaties. Een krachtige processor alleen garandeert geen snelle inference als het model, de runtime of de datapipeline niet effectief is geconfigureerd.
Slimme camera’s kunnen de integratie vereenvoudigen doordat ze een groot deel van de softwarestack als onderdeel van een vooraf geïntegreerd platform leveren. Modulaire embedded systemen bieden meer flexibiliteit, maar geven engineers doorgaans ook meer verantwoordelijkheid voor het configureren van de besturingsomgeving, runtime, modeldeployment en datastroom.
Toewijzing van resources is een andere belangrijke overweging. Beeldopname, pre-processing, AI-inference, post-processing en communicatie kunnen allemaal concurreren om dezelfde reken- en geheugenresources, vooral op compacte embedded platforms.
Tot slot moet software lifecycle management worden meegenomen in het systeemontwerp. De mogelijkheid om updates uit te rollen, modellen te vervangen, prestaties te monitoren en compatibiliteit in de tijd te behouden, kan net zo belangrijk zijn als het behalen van de vereiste inferenceprestaties bij de eerste uitrol.
Veelgestelde vragen
Engineers moeten weten of de software hun beoogde SoC, CPU, GPU, NPU, FPGA of accelerator ondersteunt. Compatibiliteit moet betrekking hebben op specifieke processorfamilies, besturingssystemen, drivers en bordconfiguraties.
Controleer de ondersteuning voor frameworks zoals PyTorch, TensorFlow, ONNX en vendorspecifieke runtimes. Compatibiliteit van modelindelingen kan grote invloed hebben op hoe eenvoudig bestaande modellen kunnen worden ingezet.
De deploymentworkflow moet modelconversie, kwantisatie, compilatie, optimalisatie, runtime-integratie en packaging omvatten. Een goed gedefinieerde toolchain kan de benodigde engineeringinspanning aanzienlijk verminderen.
Kijk verder dan TOPS of theoretische doorvoer. Relevante metrics zijn onder meer inference latency, FPS, geheugengebruik, CPU-belasting, stroomverbruik en prestaties bij de daadwerkelijke workload en cameraresolutie.
Bepaal of inference gebruik kan maken van de GPU, NPU, DSP, FPGA of een andere accelerator van het apparaat. Efficiënt gebruik van hardwareversnelling is vaak cruciaal om real-time prestaties binnen een vermogensbudget te behalen.
Nuttige mogelijkheden zijn onder meer profiling, prestatieanalyse, logging, modelinspectie, monitoring van hardwarebenutting en tools om knelpunten te identificeren.