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백서

Embedded Analytics를 통한 AI 칩 최적화

AI robot hand choosing nodes in a data-connected dreamscape
보안, 시각적 인식, 언어 이해, 웹 규모 개인화와 같은 인공 지능(AI) 애플리케이션을 처리하기 위해 차세대 IC가 개발되고 있습니다. 성능 목표를 충족하면서 경쟁력 있는 시간 내에 이러한 설계를 제공하려면 개발기간 중과 함께 해당 설계가 현장에 배포된 후에도 설계자가 하드웨어와 소프트웨어를 최적화하는 데 도움이 되는 새로운 툴과 방법론이 필요합니다. Tessent Embedded Analytics IP는 설계자에게 새로운 AI 아키텍처의 정시 개발에 필수적인 칩 작동에 대한 친밀한 가시성을 제공합니다. 본 백서에서는 AI 칩에서 Embedded Analytics를 사용하여 소프트웨어 개발과 하드웨어 통합을 훨씬 더 효율적으로 만드는 시스템 수준의 성능 가시성에 대한 요구를 해결하는 방법에 대해 설명합니다.

복잡성을 경쟁 우위로 전환하기

복잡한 AI 칩과 이러한 시스템의 개발자는 새로운 수준의 친숙한 과제에 직면해 있습니다. 필요한 품질 수준으로 제품을 가능한 한 빠르고 효율적으로 시장에 출시하려면 어떻게 해야 할까요?

시스템적 복잡성을 활용하고 최대의 경쟁 우위로 전환하는 가장 좋은 방법은 장치의 설계 및 실행 전반에 걸쳐 시스템 수준의 가시성을 제공하는 기술 솔루션을 수용하는 것입니다.

Tessent Embedded Analytics 플랫폼은 복잡한 SoC 동작에 대한 기능적 인사이트를 제공하도록 설계된 소프트웨어와 IP를 결합합니다. Tessent 실리콘 IP는 내부 버스 트랜잭션, 프로세서 실행 및 장치 내 기타 시스템 수준 활동을 시스템 전체에서 상호 연결하고 현재 진행 중인 작업에 대한 적절한 세부 수준으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼에는 기능 데이터를 처리하는 데 필요한 소프트웨어 툴, API, 라이브러리가 포함되어 있어 설계자가 임베디드 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 동작을 자세히 이해할 수 있습니다.

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