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TinyML模型優(yōu)化：嵌入式AI的量化與推理加速
在資源受限的嵌入式設(shè)備（如MCU、低功耗AI芯片）上部署深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，需解決存儲(chǔ)占用、計(jì)算延遲、功耗限制三大挑戰(zhàn)。TinyML通過(guò)模型量化與推理加速技術(shù)，將ResNet、MobileNet等模型壓縮至KB級(jí)，實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)推理。本文從量化策略、算子優(yōu)化、硬件協(xié)同三個(gè)層面解析關(guān)鍵技術(shù)。
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TinyML模型部署：嵌入式AI推理的量化壓縮與加速方法
在物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算蓬勃發(fā)展的背景下，TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)通過(guò)將輕量化模型部署于資源受限的嵌入式設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了本地化智能決策。然而，嵌入式設(shè)備的內(nèi)存、算力與功耗限制，迫使開(kāi)發(fā)者必須通過(guò)量化壓縮與加速優(yōu)化技術(shù)突破性能瓶頸。
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如何使用TinyML構(gòu)建一個(gè)完全離線運(yùn)行的語(yǔ)音控制智能家居自動(dòng)化系統(tǒng)
用你的聲音控制你的家!我們的tinyml離線智能自動(dòng)化讓你說(shuō)“燈亮”來(lái)切換設(shè)備-不需要云
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RISC-V芯片上的TinyML實(shí)戰(zhàn)：在蜂鳥(niǎo)E203部署AI模型
隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算的快速發(fā)展，TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)正逐漸成為推動(dòng)智能設(shè)備創(chuàng)新的關(guān)鍵力量。RISC-V作為一種開(kāi)源的指令集架構(gòu)（ISA），以其靈活性和可擴(kuò)展性在嵌入式系統(tǒng)中展現(xiàn)出巨大潛力。本文將介紹如何在RISC-V開(kāi)源處理器蜂鳥(niǎo)E203上部署AI模型，實(shí)現(xiàn)TinyML應(yīng)用。
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AI模型部署優(yōu)化：資源受限設(shè)備上的TinyML模型加速策略
在邊緣智能系統(tǒng)中，TinyML模型的部署和優(yōu)化至關(guān)重要，尤其是在資源受限的設(shè)備上。這類設(shè)備通常具有有限的計(jì)算能力、內(nèi)存和能源，因此優(yōu)化模型以在這些設(shè)備上高效運(yùn)行變得尤為重要。本文將探討如何利用SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）指令集優(yōu)化int8矩陣乘加運(yùn)算，并討論如何通過(guò)重構(gòu)計(jì)算圖實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的零跳轉(zhuǎn)流水，以優(yōu)化分支預(yù)測(cè)。
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從GenAI到PhyAI，大模型時(shí)代邊緣智能的新思考與新范式
目前全球大概約有90%的AI都運(yùn)行在基于Arm架構(gòu)的CPU上面。而隨著Arm在硬件、軟件和生態(tài)上的合力，以及像AFA這樣的創(chuàng)新授權(quán)模式的開(kāi)啟，預(yù)計(jì)未來(lái)伴隨著端側(cè)AI的爆發(fā)，Arm的開(kāi)發(fā)者陣營(yíng)還會(huì)持續(xù)擴(kuò)大，Arm也將會(huì)借此釋放AI前所未有的規(guī)模潛力。
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TinyML研究和學(xué)習(xí)的小精靈?之二
出品21ic論壇 kk的回憶網(wǎng)站：bbs.21ic.com上次我們介紹了Wio終端的優(yōu)異性能及簡(jiǎn)單的使用方法，這次我們看一下Wio終端的強(qiáng)大顯示功能，并了解圖形函數(shù)的使用方法。1.出色的顯示功能在Wio終端上，最大的器件要數(shù)TFT顯示屏了，其實(shí)在例程的數(shù)量上顯示屏也是占...
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Silicon Labs攜手Edge Impulse加速實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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