设计一个高效的MCU AI工具链实现嵌入式AI推理
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”。
在硬件方面，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！
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