概要
説明
初心者には簡単で扱いやすく、エキスパートには強力
ルネサスRUHMI（Robust Unified Heterogenous Model Integration）Frameworkは、ルネサスのMCU/MPU製品向けAIアプリケーション開発を加速ツールセットです。 わずか数分で高度に最適化されたモデルを生成し、ルネサスの組込みプロセッサ上で最大限のパフォーマンスを発揮できるよう設計されています。
なぜRUHMI Frameworkなのか？
堅牢なコンパイラとソフトウェアフレームワークにより、最新のニューラルネットワークモデルを複数のフレームワーク間でシームレスに展開することができます。ルネサスの幅広いAI対応MCUおよびMPU製品向けに共通のフロントエンド・コンパイラエンジン*を活用することで、標準化されたフレームワークとインタフェースを通じ、利便性の向上したデバイス間の互換性と、一貫した開発体験を実現します。
- 統合ツール、API、自動コード生成、およびランタイムサポートにより、事前学習済みのディープニューラルネットワークを、グラフコンパイルからAI推論までシームレスに展開
- 標準化されたPythonライブラリにより、ルネサスのMCU/MPUファミリ全体でワークフロー統合と柔軟なカスタマイズを実現
- 主要な機械学習フレームワークをネイティブサポートし、デバイス間で共通モデルをインポートできるように継続的に拡張中
- フレームワークに依存しない学習後のキャリブレーションおよび量子化により、ユーザが定義するモデルにも対応
- 各対応デバイス向けに最適化したモデルを含む、多彩なアプリケーション例を提供
- オンボードCPU向けに最適化された組込みコードへ自動変換し、展開を簡素化（MCU向け）
- サポート対象のフレームワークやデバイス間で、モデル選択・変換・保存をスムーズに行えるユーザフレンドリーな設計
- Linux向けに、高い柔軟性を備えたCLI環境を提供
- Windows向けに、直感的なGUIとエキスパート向けCLIを備え、MCU実装における多様な開発環境をサポート
* Powered by EdgeCortix® MERA™ 2.0
特長
- RA8 MCU
- サポート対象フレームワーク：TensorFlow Lite (.tflite)、ONNX (.onnx)、PyTorch/ExecuTorch (.pte)
- OS：Windows（GUI、CLI）、Linux（CLI）
- RZ/V MPU
- サポート対象フレームワーク：TensorFlow、ONNX、PyTorch
- OS：Linux（CLI）
リリース情報
より詳細な情報およびリンクについては、GitHubをご覧ください。
ターゲットデバイス
設計・開発
ビデオ&トレーニング
Learn how the Renesas Robust Unified Heterogenous Model Integration (RUHMI) Framework simplifies AI model integration. This tool combines an embedded AI compiler with e2 studio to quickly generate optimized models for Renesas embedded processors, making it ideal for both beginners and experts.
Related Resources
