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设计一个高效的MCU AI工具链实现嵌入式AI推理

NXP客栈 来源:NXP客栈 作者:NXP客栈 2021-06-06 18:05 次阅读

如今在嵌入式开发领域,如何实现嵌入式AI推理是一个热门话题。其中,如何在低算力、低功耗、低成本的MCU上部署AI应用,是开发者普遍面临的一个设计“痛点”。

硬件方面,MCU自身性能的局限性限制了推理引擎的规模;在软件方面,目前主流的开源工具缺乏针对MCU的算法优化的统一标准,量化后会造成精度损失,针对MCU硬件的性能优化和模型算法的优化融合不足,大而全的开源推理引擎对MCU内存空间浪费严重……这些都在制约嵌入式AI应用的进一步发展。

破解这一难题,关键的一点就在于——设计一个高效的MCU AI工具链。

日前,在“GTIC 2021嵌入式创新峰会”上,恩智浦AI-IoT方案资深研发经理秦建峰先生在主题为《如何设计高效率MCU AI工具链》的演讲中,分享了恩智浦对此的思考和答案——恩智浦NANO.AI工具链。

原文标题:破解高效MCU AI工具链设计难题,答案这里!

文章出处:【微信公众号:NXP客栈】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

责任编辑:haq

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原文标题:破解高效MCU AI工具链设计难题,答案这里!

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