作者：陸向陽
開宗明義，TinyML並非指單一的具體技術，而是一個概括詞，舉凡能在微控制器（MCU）晶片上實現AI/ML推論工作的，即算是TinyML。TinyML的益處與Edge AI近似，主要有四：
- 更快獲得推論結果，省去透過Internet與雲端機房溝通資訊（快速）
- Internet通訊若以流量計費，能因此節省通訊花費（節費）
- Internet擁塞、斷線故障時，推論工作不會因此受影響（可靠）
- 資訊較少在Internet上傳遞，有助提升資料安全性（安全）
眾所皆知，MCU運算力有限（相對於IoT閘道器、手機、電腦），而AI/ML向來耗用運算力，如此TinyML的技術主張豈不矛盾？事實上，MCU的運算力也非如刻板印象中那樣一直不堪，MCU運算力也在提升，如此可用來執行簡單（相對於雲端機房、邊緣運算）的AI/ML推論工作。
例如在邊緣運算系統上可執行高解析度的影像辨識，在MCU上可執行簡易的物體形貌、顏色辨識；或在邊緣運算系統上可執行完整自然語言處理（NLP）的語音辨識，而在MCU上可實現簡單的話語中關鍵字詞辨識。
不過，無論是邊緣運算（Edge AI）或MCU（TinyML），均是以AI/ML推論工作為主，有關AI/ML的模型學習訓練與驗證，仍是在運算力較充沛的資料中心或高階桌上系統上進行。
TinyML軟體框架、平台
Google TensorFlow Lite for Microcontrollers
要實現TinyML，首要癥結是軟體，目前已有多家業者提出TinyML軟體方案，例如Google的TensorFlow Lite for Microcontrollers/TensorFlow Lite Micro（簡稱TFLite Micro），顧名思義是原來TensorFlow Lite的更瘦身版，事實上TensorFlow Lite本身自TensorFlow瘦身而來。TensorFlow Lite用於閘道器或手機等電力、運算力受限的裝置上，TensorFlow則用於電力、運算力充沛的資料中心雲端機房。
TFLite Micro使用C++語言撰寫AI/ML程式，程式可在Cortex-M系列的MCU上執行，今（2021）年2月時已能支援11種MCU系統開發板。TFLite Micro也隨開發套件提供幾個範例程式，一是可以辨識出話語中是否有人說Yes或No，另一是透過加速度感測器的搖晃數值辨識出人的手勢動作，三是辨識影像中有沒有人。
TensorFlow Lite for Microcontrollers技術範例：講Yes亮黃燈，講No亮綠燈（圖片來源：Google）
Edge Impulse
相對於TFLite Micro需要自行下載安裝，Edge Impulse平台則是登入網站就可使用，可以直接在上頭訓練、驗證模型，最後將完成的模型程式放入MCU內（文雅的說法是安裝install、佈建deploy），由MCU負責推論執行。
Edge Impulse的服務分成免費的開發者版與收費的企業版，開發者版最多只能建立5個開發專案及每月使用25分鐘的線上運算，收費版沒有專案數目限制且有1萬分鐘運算時間，並可使用進階功能。
Edge Impulse有一個特點是具有邊緣最佳化神經（Edge Optimised Neural, EON）編譯器，宣稱以該編譯器編譯出來的神經網路推論模型，與TFLite Micro相比，可以少使用25～55%的RAM記憶體與少使用35%的儲存空間。Edge Impulse目前支援13款開發板。
另外Edge Impulse也在其官方Blog上發表技術實證專文，運用他們的數位信號處理區塊（DSP Block）來對聲音進行推論前的前置處理，可以更快完成推論、更精準推論，以鳥叫聲辨識為例，速度快48%，精準度增7%。
Edge Impulse獨有的EON編譯器可讓TinyML更快、更精準、用更少記憶體資源。（圖片來源：Edge Impulse）
OpenMV
OpenMV完全專攻視覺取向的AI/ML應用，包含靜態圖片、動態影像，應用主要是視覺中的物體辨識、物品分類。OpenMV有官方搭配的系統板OpenMV Cam H7，晶片核心為Cortex-M7，需使用MicroPython開發。
有趣的是，OpenMV Cam H7硬體其實也支援TFLite Micro與Edge Impulse，官方軟硬體並非強制綁黏。
OpenMV IDE整合開發環境畫面。（圖片來源：OpenMV）
Arm FVP、Arm ML embedded evaluation kit
針對MCU的程式開發Arm的方案為FVP（Fixed Virtual Platform），並與Corstone-300、Corstone-700兩參考平台對應，前者使用Cortex-M55核心，後者則時為Cortex-A32，兩者均訴求於IoT應用領域，但TinyML較偏向於Corstone-300/Cortex-M55。
以Corstone-300為基礎，Arm也延伸提供Arm ML embedded evaluation kit機器學習嵌入式評估軟體套件，搭配Arm本有的Arm MSP3 FPGA官方開發板，開發者可先行評估自己的設計是否合乎TinyML應用的需求。
另外，Arm ML embedded evaluation kit也支援Arm Ethos-U55核心為主的MCU開發評估。Arm Ethos-U55核心為NPU神經處理單元，是針對ML應用需求而提出的MCU核心。
Arm ML embedded evaluation kit基本上也是要用及TFLite Micro，但增加提供相關驅動程式以支援呼應TFLite Micro，且套件內也提供幾個ML範例程式，如影像中的物品辨識、錄音中的關鍵字詞辨識、把錄音辨識後產生文字、偵測錄音中的不正常行為等，比較多在聲音應用上。
附帶一提的，FVP為開放免費，可同時搭配Arm的專業開發工具Keil MDK（需付費，但可30日體驗）一起開發。
Arm針對Corstone-300的FVP架構圖。（圖片來源：Arm）
書籍、課程、社群、效能指標逐一到位
TinyML相關軟體的到位，雖是推動TinyML最關鍵的一環，但依然需要相關配套，這些配套也已逐一到位，例如Arduino基金會運用本有的Arduino Nano 33 BLE Sense board開發板（31.1美元），搭配攝影機硬體與TFLite Micro軟體，以此構成TinyML套件：Arduino Tiny Machine Learning Kit（49.9美元）。
有了套件若不知如何使用，在edX學習網站上還有一系列由哈佛大學開設的課程可參考（可免費上課，但認證要錢）。另外，也開始有外文書籍介紹TinyML，如TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers（博客來，792元新台幣）。
edX上哈佛大學開設的TinyML課。（圖片來源：edX）
進一步的，也有TinyML的社群團體出現，稱為tiny基金會，今年3月已舉辦TinyML Summit峰會，6月份則有中東地區技術論壇，8月即將有挑戰賽Eyes on Edge: tinyML Vision Challenge，為視覺相關的ML競賽。
更重要的是，產業聯盟ML Commons過去就針對學習與推論而分別推出效能標竿測試MLPerf，之後又各自細分，學習方面有學習與高效能運算系統（HPC）的學習，推論也分成資料中心、邊緣、行動等，最新的是針對TinyML提出Tiny版標竿測試標準，明顯呼應TinyML時代的到來，不過至2021年6月仍處於前期階段，為0.5版，尚未達正式的1.0版。
與之前其他標竿測試相同的，分成開放測試與封閉測試，目前僅一套系統參與開放測試，另有五套參與封閉測試，測試項主要有：Visual Wake Words、Image Classification、Keyword Spotting、Anomaly Detection等。
送測系統使用的MCU核心包含Cortex-A9雙核、Cortex-M0、Cortex-M4、Cortex-A72四核（其實就是拿RPi 4直接上陣），軟體則有前述的TFLite Micro、修改版的TFLite Micro、TensorFlow＋Syntiant官方開發套件、LEIP Framework、hls4ml等。
測試結果的好壞指標包含得到推論結果所需要的時間愈快愈好（延遲，單位：毫秒）、推論結果愈精準愈好（精確度，單位：百分比）、耗用的電能愈低愈好（單位：微焦耳）。
MLPerf Inference Tiny封閉測試0.5版的目前成績。（圖片來源：MLPerf）
回頭談硬體
理論上，TinyML軟體要能直接在現行各種MCU上直接適用執行，但實務上有困難，前述的TFLite Micro與Edge Impulse目前各自支援如下的10餘款系統板：
TFLite Micro
- Arduino Nano 33 BLE Sense，nRF52840，Cortex-M4
- SparkFun Edge，Apollo3 Blue，Cortex-M4F
- STM32F746 Discovery套件，Cortex-M7
- Adafruit EdgeBadge，ATSAMD51J19，Cortex-M4
- Adafruit TensorFlow Lite for Microcontrollers套件，ATSAMD51J19
- Adafruit Circuit Playground Bluefruit，nRF52840，Cortex-M4
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-EYE
- Wio Terminal：ATSAMD51，Cortex-M4F
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI開發板，32-bit EM9D DSP with FPUSynopsys DesignWare EM Software Development Platform
Edge Impulse
- ST B-L475E-IOT01A（IoT Discovery Kit），Cortex-M4
- Arduino Nano 33 BLE Sense，Cortex-M4
- Eta Compute ECM3532 AI Sensor，Cortex-M3＋CoolFlux DSP
- Eta Compute ECM3532 AI Vision，同上
- OpenMV Cam H7 Plus，Cortex-M7
- Himax WE-I Plus，HX6537-A，32-bit EM9D DSP with FPU
- Nordic Semiconductor nRF52840 DK，Cortex-M4
- Nordic Semiconductor nRF5340 DK，Cortex-M33
- Silicon Labs Thunderboard Sense 2，Cortex-M4
- Sony’s Spresense，Cortex-M4F
- Arduino Portenta H7＋Vision shield（preview support），Cortex-M7
- Raspberry Pi 4
- NVIDIA Jetson Nano，Cortex-A57
另外，Arduino基金會以樹莓派RP2040晶片打造的Arduino Nano RP2040 Connect的系統板也支援TinyML，其核心為Cortex-M0+，或有深圳矽遞（SeeedStudio）提出的Wio Terminal與SeeedStudio Seeeduino XIAO，核心分別為Cortex-M4F、Cortex-M0+。
SeeedStudio的Seeeduino XIAO比銅板還小卻能支援TinyML。（圖片來源：SeeedStudio）
由上述可知，想執行TinyML也不是4-bit、8-bit MCU可以的，16-bit或可能可以但16-bit MCU未曾有明顯的產業主流架構，因此幾乎都要32-bit Cortex-M系列才成，最低要Cortex-M0，跳過少數使用的M3，幾乎都是M4以上的水準。
進一步的，若有處理器取向的Cortex-A系列核心，或有硬體的浮點運算單元（FPU），或有數位信號處理器（DSP），以及較高的運作時脈等則更好，未來若有新MCU直接內建AI/ML硬體加速電路，兼顧速度與功耗，就更理想了。
（責任編輯：謝涵如）
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