딥 러닝 단순화를위한 MetaTF 개발 환경

고성능 AI 제공업체 BrainChip technology는 컨벌루션 신경망 공간에서 작업하는 사람들이 뉴로모픽 컴퓨팅으로 빠르고 쉽게 이동할 수 있도록 하는 다목적 ML 프레임워크인 MetaTF를 도입했습니다.

MetaTF 개발 환경은 신경망의 생성, 훈련 및 테스트를위한 사용하기 쉽고 완전한 기계 학습 프레임 워크로, BrainChip의 Akida 이벤트 도메인 신경 프로세서에서 Edge AI 용 시스템 개발을 지원합니다.

MetaTF 개발 환경은 산업 표준 신경망 개발 및 훈련을 위해 TensorFlow 및 Keras를 활용하며 Akida Execution Engine (칩 시뮬레이터), 데이터-이벤트 변환기 및 사전 훈련 된 모델의 모델 동물원을 포함합니다. 프레임 워크는 Python 스크립팅 언어와 Jupyter 노트북 및 NumPy를 포함한 관련 도구 및 라이브러리를 활용합니다.

딥 러닝 전문가는 MetaTF를 즉시 사용하기 위해 새로운 프레임 워크를 배울 필요가 없습니다. MetaTF 사용자는 세 가지 간단한 단계를 통해 CNN을 설계하고 훈련하는 것에서이를 Akida 신경 프로세서에 배포하기 위해 변환하여 뉴 로모 픽 컴퓨팅을 완전히 활용하고 Edge에서 AI의 문제를 극복 할 수 있습니다. 복잡성을 최소화하고 개발 시간 낭비를 줄임으로써 BrainChip은 조직이 리소스를 극대화하고 프로젝트 시간을 최소화하여 ROI를 높일 수 있도록합니다.

BrainChip의 최고 개발 책임자 인 Anil Mankar는“AI는 복잡 할 필요가 없으며 사람들은 신경 형태 컴퓨팅을 프로그래밍하는 방법을 알 필요가 없습니다. “미래는 SNN이며 우리는 거기에 도달 할 수있는 쉬운 방법을 구축했습니다. MetaTF를 통해 사용자가 현재 소프트웨어 환경에서 작업하면서 ML 모델을 빠르고 쉽게 훈련, 변환 및 배포 할 수있는 또 다른 퍼즐 조각을 소개합니다. "