在全球邊緣計算和人工智能應(yīng)用加速發(fā)展的背景下，瑞薩電子（Renesas）近日宣布將其MPU（RZ/V2系列）和MCU（RA8系列）全面支持NVIDIA TAO Toolkit，并通過圖形化用戶界面（GUI）提供“零代碼”式開發(fā)體驗，大幅降低Vision AI在嵌入式系統(tǒng)中的開發(fā)門檻。

這一整合的核心工具是Renesas AI Model Deployer，它將NVIDIA TAO的低代碼AI開發(fā)能力與瑞薩硬件平臺無縫結(jié)合，使開發(fā)者無需深厚AI背景即可完成從模型訓(xùn)練、優(yōu)化到部署的全流程。無論是初學(xué)者還是專業(yè)工程師，都能借助該工具快速構(gòu)建高性能的邊緣AI視覺應(yīng)用。

NVIDIA TAO：簡化AI模型開發(fā)的關(guān)鍵引擎

作為NVIDIA推出的低代碼AI開發(fā)平臺，TAO（Train, Adapt, Optimize）基于TensorFlow和PyTorch構(gòu)建，提供了超過100種預(yù)訓(xùn)練模型，涵蓋目標(biāo)檢測、圖像分類、語義分割等常見任務(wù)。其核心優(yōu)勢包括：

遷移學(xué)習(xí)：開發(fā)者可使用自有數(shù)據(jù)微調(diào)已有模型，顯著減少訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求；

模型剪枝與量化感知訓(xùn)練（QAT）：優(yōu)化模型體積和推理速度，提升邊緣設(shè)備性能；

ONNX格式導(dǎo)出：增強跨平臺部署兼容性；

可視化評估與推理測試：支持mAP和Top-K精度分析，確保模型質(zhì)量。

盡管TAO降低了AI開發(fā)的技術(shù)壁壘，但在實際嵌入式場景中，仍存在環(huán)境配置復(fù)雜、硬件適配難等問題。

Renesas AI Model Deployer：一站式視覺AI開發(fā)平臺

為解決上述痛點，瑞薩推出了Renesas AI Model Deployer，集成于標(biāo)準(zhǔn)工作站環(huán)境，無需依賴云端基礎(chǔ)設(shè)施即可進行原型開發(fā)、測試和部署。其主要功能包括：

全流程引導(dǎo)式工作流：從項目創(chuàng)建到模型部署一氣呵成；

集成式工具鏈：自動處理庫版本兼容與環(huán)境配置；

面向硬件的優(yōu)化機制：確保模型在瑞薩MPU/MCU上的高效運行；

實時攝像頭推理與USB視頻流支持：便于真實場景下的調(diào)試與驗證。

開發(fā)者僅需運行兩個Shell腳本，即可搭建完整的AI開發(fā)環(huán)境，并在GUI中執(zhí)行以下流程：

項目初始化（選擇模型、任務(wù)類型及目標(biāo)設(shè)備）；

數(shù)據(jù)集劃分與分析；

模型訓(xùn)練與優(yōu)化（含QAT與剪枝）；

可視化評估與樣本推理測試；

快速部署至目標(biāo)硬件。

此外，平臺還提供Jupyter Notebook接口，供高級用戶定制數(shù)據(jù)預(yù)處理流程、引入自定義模型（BYOM），并利用TAO Toolkit的數(shù)據(jù)增強與超參數(shù)調(diào)優(yōu)功能，實現(xiàn)更深層次的個性化開發(fā)。

實戰(zhàn)案例展示平臺靈活性

瑞薩通過多個實用案例展示了該平臺的強大擴展能力。例如：

在RZ/V2H和RZ/V2L MPU上實現(xiàn)目標(biāo)檢測（DetectNet v2 + ResNet-18），使用KITTI數(shù)據(jù)集，在RZ/V2H上推理時間僅約30ms；

基于SegFormer-FAN架構(gòu)在MPU上實現(xiàn)圖像分類，支持ViT混合模型端到端部署；

在RA8D1 MCU上部署MobileNetV2用于醫(yī)療廢棄物分類，推理耗時約120ms。

這些實例不僅驗證了平臺在不同設(shè)備間的廣泛適用性，也體現(xiàn)了其在工業(yè)、醫(yī)療、安防等邊緣AI應(yīng)用場景中的巨大潛力。

展望未來

隨著AIoT和邊緣計算的融合不斷加深，對輕量級、高效率、易部署的AI解決方案的需求日益增長。瑞薩與NVIDIA的合作，正在為全球嵌入式開發(fā)者打開一扇通往智能邊緣的大門——無論經(jīng)驗深淺，皆可輕松駕馭最前沿的Vision AI技術(shù)，加速產(chǎn)品落地與創(chuàng)新迭代。

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