Roofline

Roofline — это инструментарий для развертывания edge ИИ. Он предоставляет вендорам оборудования и продуктовым командам SDK, среду выполнения и панель мониторинга производительности, чтобы запускать ИИ-модели на таких чипах, как CPU, GPU и NPU. Вместо того чтобы тратить месяцы на ручную настройку моделей под каждое новое устройство, разработчики могут использовать компилятор и движок вывода Roofline, чтобы развернуть модели за гораздо меньшее время. Компания называет это «полным инструментарием для развертывания на SoC» — и это именно то, чем он и является.

Сердцем Roofline является ИИ-компилятор, который берет модели из таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlow, и оптимизирует их под целевой чип. Затем среда выполнения обеспечивает вывод на разных процессорах — CPU, GPU, NPU — без необходимости писать отдельный код для каждого из них. Панель мониторинга производительности позволяет командам отслеживать, как модели ведут себя в реальном мире, а не только в бенчмарках. Roofline поддерживает широкий спектр моделей: LLM (такие как Llama, Gemma, Qwen), визуальные модели (YOLO, ResNet, MobileNet), языковые модели, аудиомодели и радарные модели. На сайте перечислены десятки предварительно верифицированных моделей: от крошечных LLM на 230 млн параметров до моделей на 8 млрд параметров.

Этот инструмент создан для вендоров оборудования, которые хотят сделать свои чипы готовыми к работе с ИИ, и для продуктовых команд, которым нужно внедрить ИИ-функции в встраиваемые устройства. Если вы создаете умную камеру, промышленный датчик или любое edge-устройство с ИИ, Roofline избавляет вас от написания низкоуровневого кода оптимизации. Это практичное и прямолинейное решение проблемы, которая обычно бывает болезненной: заставить ИИ хорошо работать на небольшом оборудовании с ограниченным энергопотреблением.