Utveckling av en chipsimulator
Utveckling av en chipsimulator
Effektiv AI-chiputveckling med avancerad simulering
ImSys, ett svenskt företag som designar och utvecklar mikroprocessorer med fokus på artificiell intelligens, behövde en lösning för att effektivt simulera verkliga chipoperationer. För att optimera prestanda och testa avancerade AI-funktioner krävdes en flexibel och noggrann simulator som kunde hantera komplexa operationer som minnesallokering och neurala nätverksberäkningar.
Hur ImSys optimerade prestanda och testning med en kraftfull chipsimulator
Vi hjälpte ImSys att utveckla en kraftfull chipsimulator för att efterlikna verkliga chipoperationer. Lösningen byggdes med fokus på:
- Pythonutveckling för att skapa en skalbar och anpassningsbar simulator.
- Simulering, optimering och testning av:
- Minnesallokering och överföringsoperationer.
- Kvantiserade neurala nätverksoperationer för att förbättra AI-prestanda och effektivitet.
Genom samarbetet med ImSys kunde vi:
- Snabba upp utvecklingsprocessen genom att möjliggöra omfattande tester innan fysisk tillverkning.
- Optimera chipprestanda med förbättrade minnes- och överföringshanteringar.
- Förbättra AI-funktionalitet genom effektivare hantering av kvantiserade neurala nätverksoperationer.
Tack vare vår insats kunde ImSys ta ett viktigt steg framåt i utvecklingen av högpresterande och energieffektiva mikroprocessorer för framtidens AI-lösningar.
Projektdetaljer
ImSys
Vad? Utveckla en kraftfull chipsimulator för att efterlikna verkliga chipoperationer
Organisation: ImSys AB
Industri: Industri
Teknologier och metoder: AI/ML, Computer Vision, Deep Learning, MLOps
AI/ML
AI (Artificiell Intelligens) och ML (Maskininlärning) handlar om att skapa smarta system som kan lära sig av data och fatta beslut utan att vara programmerade för varje enskild uppgift. Det används bland annat inom automatisering, analys, rekommendationer och prediktioner.
ComputerVision
Computer Vision är ett område inom AI som gör det möjligt för datorer att tolka och förstå visuella data som bilder och video. Det används bland annat i ansiktsigenkänning, kvalitetssäkring inom industrin, självkörande fordon och medicinsk bildanalys.
MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) är en metodik som kombinerar maskininlärning med DevOps-principer för att effektivisera hela livscykeln för ML-modeller – från utveckling och träning till distribution och övervakning i produktion. Syftet är att skapa pålitliga, skalbara och automatiserade ML-lösningar.
DeepLearning
Deep Learning är en del av maskininlärning som använder artificiella neuronnät för att analysera stora mängder data och identifiera mönster. Det används ofta inom områden som bild- och röstigenkänning, autonoma fordon och avancerad prediktion.
Vi är ett gäng skickliga utvecklare och programmerare
We code the future
Vi formar framtiden genom innovativa kodlösningar och vackra upplevelser.