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DESIGN ELEKTRONIK 03 2023 10 www designelektronik de Software Künstliche Intelligenz Satz von Softwarekomponenten für die Erstellung und Verifizierung von ML-Anwendungen an ■ ■ TensorFlow Lite – wurde entwickelt um ML-Algorithmen auf Mikrocontrollern und anderen anderen Geräten mit wenigen Kilobytes Speicher auszuführen [5] ■ ■ CMSIS-NN – stellt Kernel für neuronale Netze bereit die für Cortex-M-Prozessorkerne optimiert sind [6] ■ ■ Ethos-U-Treiber beschleunigen die Algorithmen wenn der Mikrocontroller über eine Ethos-U55 65 micro Neural Processing Unit microNPU verfügt ■ ■ Der »Model Zoo« ist eine Sammlung von Machine-Learning-Modellen die für Arm-IP optimiert sind und als Grundlage für ML-Beispiele dienen Dieser ML-Software-Stack kann auf verschiedenen Zielsystemen ausgeführt werden Für das Prototyping mit neuer Prozessortechnologie bietet Arm die Referenz-SoC-Designs Corstone-300 und Corstone-310 an Dies sind Prozessor-Subsysteme die einen Cortex-M55-oder Cortex-M85-Prozessor zusammen mit einer Ethos-U55 microNPU enthalten Erfassung von Trainingsdaten Für den effektiven Einsatz von ML-Algorithmen ist ein umfangreicher Satz an Trainingsdaten erforderlich ML-Algorithmen können schrittweise eingeführt werden wobei zunächst ein klassischer Algorithmus eingesetzt wird mit dem Trainingsdaten erfasst werden Der Einsatz einer größeren Menge von IoT-Geräten die solche Daten erfassen ist daher von unschätzbarem Wert Um reale Daten von Sensoren und Audioquellen zu erfassen entwickelte Arm das Synchronous Data Stream SDS Framework [6] Es besteht aus mehreren Komponenten ■ ■ SDS-Recorder Interface bietet Methoden zur Aufzeichnung von Signalen und Daten in SDS-Datendateien zur Analyse und Entwicklung von DSPund ML-Algorithmen ■ ■ SDS-Metadaten beschreiben den Inhalt von SDS-Datendateien zusammen mit Skalierungsund Formatierungsinformationen ■ ■ SDS-Utilities Werkzeuge zur Aufzeichnung Konvertierung und Anzeige von SDS-Datendateien ■ ■ SDS-Playback Die Verwendung von Arm Virtual Hardware mit den Virtual Streaming Interfaces VSI ermöglicht es einen in Entwicklung befindlichen Algorithmus mit realen Daten zu stimulieren Die SDS-Recorder-Schnittstelle ist für die Aufzeichnung von Daten aus der realen Welt in SDS-Datendateien konzipiert Bild 3 Der SDS-Recorder ist ein integraler Bestandteil der Zielanwendung und ermöglicht das Daten-Streaming über verschiedene Schnittstellen wie TCP IP über Ethernet UART oder USB Er kann auch dazu verwendet werden Daten in einem eingesetzten IoT-Endgerät zu erfassen um Situationen zu melden in denen das aktuelle ML-Modell Lücken in den Trainingsdaten aufweist Die SDS-Metadaten-Datei liefert Informationen über den Inhalt der SDS-Datendateien Bild 4 Diese Metadaten werden verwendet um dem Benutzer aussagekräftige Informationen anzuzeigen Sie identifiziert auch die Datenströme für Eingaben in DSP-Design-Dienstprogramme MLOps-Entwicklungs-Workflows oder AVH-Datenwiedergabe Die SDS-Datendateien haben mehrere Verwendungszwecke wie zum Beispiel ■ ■ Input für Entwicklungswerkzeuge für die digitale Signalverarbeitung DSP z Bfür Filterdesigner ■ ■ Input für die Klassifizierung das Training und die Leistungsoptimierung von Modellen des maschinellen Lernens ML ■ ■ Verifizierung der Ausführung von DSP-Algorithmen auf Cortex-M-Targets mit Offline-Tools ■ ■ Wiedergabe von realen SDS-Datendateien zur Validierung von Algorithmen mit Arm Virtual Hardware Arm Virtual Hardware AVH ist in mehreren Formen verfügbar GitHub Bild 5 AVH bietet virtuelle Streaming-Schnittstellen die zur Wiedergabe von SDS-Daten durch einen in Entwicklung befindlichen Algorithmus verwendet werden können – nützlich für iterative Validierungstests oder die Überprüfung von ML-Modellen Bild Arm Bild 6 Sensoren können unabhängige Taktquellen mit Toleranzen haben die unterschiedlich große Datensätzen für blockorientierte Algorithmen hervorbringen Bild Arm Bild 4 Die SDS-Metadaten-Datei liefert Informationen über den Inhalt von SDS-Daten-Dateien sie wird verwendet um aussagekräftige Informationen anzuzeigen und Kontext für MLOps-Systeme bereitzustellen Bild Arm