Palette Neatの主な特長
Palette Neatは、自然言語インターフェースとエージェント型ワークフローを活用することで、複雑な低レベル演算を抽象化し、新たなシリコンへのアプリケーション移植・統合作業にかかる開発工数を削減します。
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新たな開発パラダイム: AIを活用してフィジカルAIを実装します。開発者は自然言語のコマンドを用いてシステム全体を構築できるため、エンジニアリングチームは、新規およびレガシーアプリケーションにおいてシステムレベルでの差別化に専念できます。
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開発期間の短縮: エージェント型開発環境は、アプリケーションの構築からシリコンへのマッピングまでを自律的に実行し、開発サイクルを従来の数分の1に短縮します。開発者は既存のアプリケーションコードをシームレスに再利用でき、これまでのソフトウェアへの投資の約90%を活用できるとされています。
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摩擦のないプラットフォーム移行: 業界をリードするGPUベンダーとのピン互換性を持つSoMおよび最新のPCIeコンパニオンカードとPalette Neatを組み合わせることで、ハードウェア・プラットフォームの切り替えに要するコスト、時間、エンジニアリング・リスクを低減しつつ、従来のGPUの障壁を排除し、フィジカルAIの大規模展開を支援します。
Modalix SoMとの連携
量産対応のModalix SoMは、複数の大規模言語モデル（LLM）をビジョンモデルやセンサーモデルと同時に実行できるほか、消費電力10W未満で動作し、フィジカルAIの実装のためにシリコンの段階から専用設計されています。既存のSoMフォームファクターとのピン互換性を持つドロップイン代替品として設計されており、キャリアボードの再設計は不要です。Palette NeatとModalix SoMを組み合わせることで、開発者が新しいアーキテクチャの統合やソフトウェアスタック全体の書き換えを行うことなく、新たなAIハードウェアを導入できるようになり、AIプラットフォーム移行に伴う開発上の障壁を解消します。
提供時期と参考資料
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Palette NeatオープンソースはGitHubで公開中。
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Palette NeatドキュメントはDeveloper Centerでマニュアルを参照できます。
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Modalix MLSoC SoMのハードウェア仕様はこちらをご覧ください。
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米国時間6月30日開催のウェビナー「Scaling Physical AI」の参加登録はこちらから申し込みできます。（※英語で実施されるオンラインウェビナーです。）
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CEOブログ記事「Dismantling the GPU Moat to Scale Physical AI」はこちらをご覧ください。
SiMa.aiは、フィジカルAIアプリケーション向けに専用設計されたソフトウェア中心のプラットフォームを提供し、業界最高水準の性能、電力効率、および使いやすさを実現しています。ロボット工学、自動車、ドローン、産業オートメーション、航空宇宙・防衛、スマートビジョン、ヘルスケア分野など、多様な業界とアプリケーションにおけるフィジカルAIの普及と拡大に注力しています。詳細については、www.sima.aiをご覧ください。
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