Hailo AI Software Suite
ProduktanfrageHailo-Chips werden von einem umfangreichen KI-Softwarepaket unterstützt, das die Erstellung von Deep-Learning-Modellen und die Implementierung von KI-Anwendungen in Produktionsumgebungen ermöglicht. Die Umgebung für die Modellerstellung lässt sich nahtlos in gängige ML-Frameworks integrieren, um eine reibungslose und einfache Integration in bestehende Entwicklungssysteme zu ermöglichen. Die Laufzeitumgebung ermöglicht die Integration und den Einsatz in Host-Prozessoren, wie z. B. x86- und ARM-basierten Produkten, wenn der Hailo-8™-Prozessor verwendet wird, und im Hailo-15™ Vision-Prozessor.
Das Hailo-Softwarepaket umfasst die folgenden Schlüsselkomponenten:
Model Build Environment
Model Zoo, eine Auswahl gängiger und hochmoderner vortrainierter Modelle und Aufgaben in TensorFlow und ONNX.
Hailo Dataflow Compiler, für die Offline-Kompilierung und Optimierung von Benutzermodellen für Hailo-Chips
Runtime Environment
Hailo TAPPAS, eine Reihe vollständiger Anwendungsbeispiele mit implementierten Pipeline-Elementen und vortrainierten KI-Aufgaben
HailoRT ein leichtes und ‚produktionstaugliches Runtime-Softwarepaket, das auf dem Host-Prozessor zur Echtzeit-Inferenzierung der vom Dataflow Compiler erstellten Deep-Learning-Modelle ausgeführt wird
Hailo Software Suite includes the following key components
Model Build Environment
Model Zoo, eine Auswahl gängiger und hochmoderner vortrainierter Modelle und Aufgaben in TensorFlow und ONNX.
Hailo Dataflow Compiler, für die Offline-Kompilierung und Optimierung von Benutzermodellen für Hailo-Chips
Runtime Environment
Hailo TAPPAS, eine Reihe vollständiger Anwendungsbeispiele mit implementierten Pipeline-Elementen und vortrainierten KI-Aufgaben
HailoRT ein produktionstaugliches und leichtes Hailo-15™-Runtime-Softwarepaket, das zur Echtzeit-Inferenzierung der vom Dataflow Compiler erstellten Deep-Learning-Modelle ausgeführt wird
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EU Research and Innovation Program

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 849921
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020.