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AUTOSAR Adaptive Platform용 Python API 사용
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AUTOSAR Adaptive Platform용 Python API가 어떻게 연구원들이 C++ 프로그램의 초과 컴파일 시간과 가능한 디버깅 쿼크를 처리하는 대신 수학적 문제에 집중할 수 있도록 지원하는지 알아보세요. Tensorflow, PyTorch, Keras, Gluon, Chainer, Onnx 등 가장 널리 사용되는 ML 프레임워크의 하이 레벨 API를 분석하면 Python 언어가 얼마나 압도적으로 많이 사용되고 있는지를 쉽게 알 수 있습니다. GPU에서 실행되는 집약적 계산은 로우 레벨 코드로 프로그래밍되지만, Python은 하이 레벨 코드에서 알고리즘을 정의하고 구성하는 데 편리한 것으로 나타납니다.
AUTOSAR Adaptive Platform용 Python API를 활용한 쾌속 프로토타이핑
Python 바인딩을 사용하면 Python 언어의 단순성과 AUTOSAR Adaptive Platform의 다목적성 간에 시너지 효과가 발생합니다. 주요 머신러닝(ML) 프레임워크에서 가장 널리 사용되는 언어인 Python은 데이터 과학자들이 자동차 프로토타입에서 신속하게 결과를 제공할 수 있도록 도와줍니다. API 이름의 유사성 덕분에 팀은 AUTOSAR 개념과 최종 C++ 제품의 구문을 빠르게 익힐 수 있습니다. Siemens는 하이 레벨 API, ML 프레임워크 및 해당 자동차 애플리케이션 간의 차이를 파악하여 AUTOSAR용 Python 패키지 세트를 만들었습니다. 이 패키지는 Python 프로그램과 AUTOSAR Adaptive 사이에 간단한
하이 레벨 인터페이스를 제공합니다.