RoX AI Workbench

特長

• R-Car AIモデル開発
  • ウェブブラウザ上でクラウド上に用意された実際のSoCを選択し、そのSoCに向けに最適化された事前訓練済みディープ・ニューラル・ネットワークの事前定義セットまたはカスタム・モデルを使用してAIモデルをコンパイルして使用することができます。(Hardware In the Loop)
  • パフォーマンスと精度を向上させるため、自己誘導型マルチパラメーター検索、実行、モデルのテストにより、評価を効率的に追跡・管理できます。
  • 評価結果から洞察を得て、カスタムデータセットでモデルを再トレーニングし、新しいモデルをNNPerf機械学習パイプラインに再デプロイできます。
• R-Car アプリケーションの開発
  • ウェブブラウザを通じてクラウドの開発環境に容易にアクセスできます。
  • アプリケーションのニーズ（シミュレータ、ハードウェア・デバイス、SDKのバージョンなど）に合わせて開発環境を構成し、アプリケーションのワークロード・ニーズに合わせて構成された仮想マシンをクラウド上に自動的にプロビジョニングできます。
  • シミュレーション（Software In the Loop）または実際のSoCハードウェア上で、複数の開発者が同様の機能を並行して開発できるため、ソフトウェアの早期開発が可能になります。

ターゲットデバイス