技術解説・Tips
自分で用意した学習済みモデル（PyTorch/ONNX/TensorFlow）をAxelera AI Metis AIPUにデプロイする流れを整理する記事。モデル準備→量子化（INT8キャリブレーション）→AIPU向けコンパイル→推論検証の4ステップと、各工程でつまずきやすいポイントを、エッジA…
Axelera AI Metis AIPUの開発環境「Voyager SDK」の入門記事。ビルド環境とランタイム環境の全体像、Docker/ネイティブ/pipの3通りの導入方法、deploy.py・inference.pyとModel Zooで最初の推論を動かすまでの流れ、Pipeline Builder APIの構成要素を、エッ…
エッジAI用途でPCを選定する際に見落とされがちなポイントを、性能比較だけでは判断できない観点から整理します。設置環境や電源条件、長期運用を見据えた考え方を解説します。
エッジAIの文脈で注目されるNPUについて、CPU・GPUとの違いや役割分担を整理します。処理性能だけでなく、消費電力や運用面から見た位置づけを解説します。
