[2024-9月] 10.0 リリースが行われました。 SDK、edgeai-tidl-tools、edgeai-tensorlab が更新されました。
詳細はリリースノートに記載されています。
SDK リリース ノート、edgeai-tidl-tools リリース ノート、edgeai-tensorlab リリース ノートも参照してください。
ドキュメントのランディング ページは次のとおりです。
https://www.ti.com/edgeai : TI のエッジ AI ソフトウェア/ハードウェア製品をまとめたテクノロジー ページ
https://github.com/TexasInstruments/edgeai : 開発者がソフトウェアとツールの提供全体を理解するためのランディング ページ
リポジトリが再構築されました。複数のリポジトリが現在どのようにedgeai-tensorlab内にパッケージ化されているかを理解するには、以下の表に移動してください。
深層学習モデルの組み込み推論は、高いコンピューティング要件があるため、非常に困難です。 TI の Edge AI 総合ソフトウェア製品は、TI の組み込みデバイスでの推論の最適化と高速化に役立ちます。 Cortex-A ベースの MPU、TI の最新世代 C7x DSP、および DNN アクセラレータ (MMA) にわたる DNN のヘテロジニアス実行をサポートします。
TI の Edge AI ソリューションは、豊富なツール セットと最適化されたライブラリを提供することで、DNN の開発と導入の製品ライフ サイクル全体を簡素化します。
以下の図は、関連ツールの概要を示しています。 
以下の表に、各ツールの詳細な説明を示します。
| カテゴリ | ツール/リンク | 目的 | ではありません |
|---|---|---|---|
| 推論 (およびコンパイル) ツール | Edgeai-tidl-tools | モデルのコンパイルと推論フローに慣れるため - トレーニング後の量子化 - すぐに使えるサンプルモデルによるレイテンシのベンチマーク (10 個以上) - デプロイメント用にユーザー/カスタム モデルをコンパイルする - ファイルベースの入出力を使用した、X86_PC または TI SOC 上でコンパイルされたモデルの推論 - 開発環境のセットアップを容易にする Docker | - 標準データセットを使用した TIDL を使用したモデルのベンチマーク精度はサポートされません。たとえば、物体検出モデルの MS COCO データセットを使用した精度ベンチマーク。これについてはedgeai-benchmarkを参照してください。 - カメラ、ディスプレイ、推論ベースのエンドツーエンドのパイプライン開発はサポートされていません。このような使用方法については、Edge AI SDKを参照してください。 |
| モデル選択ツール | Edge AI Studio: モデル選択ツール | FPS、レイテンシー、精度、DDR 帯域幅などのモデルのパフォーマンス統計を理解します。 TI Model Zoo の TI プロセッサーで、パフォーマンスと精度の目標に最適なモデルを見つけてください。 | |
| トレーニングとコンパイルのための統合環境 | Edge AI Studio: モデル アナライザー | TI EVM ファームを使用したモデル評価を可能にするブラウザベースの環境 - ユーザー側でソフトウェア/ハードウェアをセットアップせずにモデルを評価できるようにする - ユーザーは TI EVM ファームから EVM を予約し、jupyter ノートブックを使用してモデル評価を実行できます。 -モデル選択ツール: TI デバイスに適したモデル アーキテクチャを提供します。 | - カメラ、ディスプレイ、推論ベースのエンドツーエンドのパイプライン開発はサポートされていません。このような使用方法については、Edge AI SDKを参照してください。 |
| 同上 | Edge AI Studio: モデル コンポーザー | TI 開発ボードへの接続を備えた、データセットのキャプチャ、アノテーション、トレーニング、コンパイルのための GUI ベースの統合環境 - 独自のデータの取得/取得、注釈付け、モデルの選択、トレーニングの実行、SDK へのデプロイメント用のアーティファクトの生成 - ライブプレビューで素早いフィードバックが可能 | - Bring Your Own Model ワークフローはサポートされません |
| エッジ AI ソフトウェア開発キット | デバイスとSDK | カメラ、推論、表示を備えたエンドツーエンドの AI パイプラインを開発するための SDK - 異なる推論ランタイム: TFLiteRT、ONNXRT、NEO AI DLR、TIDL-RT - フレームワーク: openVX、gstreamer - デバイスドライバー: カメラ、ディスプレイ、ネットワーク - OS: Linux、RTOS - 他のソフトウェア モジュールの可能性があります: コーデック、OpenCV など |
| カテゴリ | ツール/リンク | 目的 | ではありません |
|---|---|---|---|
| Model Zoo、モデル トレーニング、コンパイル/ベンチマーク、および関連ツール | エッジアイテンソルラボ | モデル トレーニング ソフトウェア、事前トレーニング済みモデルのコレクション、ドキュメントおよびコンパイル/ベンチマーク スクリプトを提供します。 edgeai-modelzoo、edgeai-benchmark、edgeai-modeloptimization、edgeai-modelmaker、edgeai-torchvision、edgeai-mmdetection などのリポジトリが含まれます。 |
独自のモデルの持ち込み (BYOM) ワークフロー: 
独自のモデルをトレーニングする (TYOM) ワークフロー: 
自分のデータの持ち込み (BYOD) ワークフロー: 
技術ドキュメントは、各リポジトリのドキュメントにあります。ここには、さまざまなトピックに関する高レベルの概要を提供する技術レポートとチュートリアルのコレクションがあります。
EdgeAI-tensorlab のエッジ AI 技術レポート
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Edge AI Studio の問題トラッカーは、ランディング ページにリストされています。
TIDL 用の問題トラッカー: タグTIDLを含めてください (新しい問題を作成すると、ページの下部にタグを入力するスペースがあります)。
Edge AI SDK 用の問題トラッカーEDGEAIタグを含めてください (新しい問題を作成すると、ページの下部にタグを入力するスペースがあります)。
ModelZoo、モデル ベンチマーク、およびディープ ニューラル ネットワーク トレーニング ソフトウェア用の問題トラッカー: MODELZOOタグを含めてください (新しい問題を作成するとき、ページの下部にタグを入力するスペースがあります)。
このランディング リポジトリが利用可能になるライセンスの詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。各リポジトリの LICENSE ファイルは、そのリポジトリ内にあります。
