作者：陸向陽
提到AI多數人即聯想到「需要龐大記憶體、龐大運算力才能跑」，但Edge AI、TinyML的提出已逐漸讓人改觀。即便如此，所謂的TinyML也多是使用32-bit MCU來跑AI，很難在更低階的MCU上跑。
不過，這個觀感可能又要修正了，GitHub上有一名GiorgosXou帳號者提出NeuralNetwork Library For Microcontrollers函式庫，該函式庫運用各種技法讓AI模型縮小，例如量化（quantization）、SIMD加速、客製的激活函數（activation function）等，讓多種AI模型進一步縮小，包含最基本的前饋神經網路（feedforward network），也包含相對先進的RNN、GRU以及LSTM等神經網路。
將AI模型進一步縮小後，透過實測確實可以在極度侷限的硬體資源環境下跑AI，GiorgosXou用一顆8-bit MCU（ATtiny85，Atmel公司特有的AVR架構MCU，Atmel公司已屬Microchip）來跑AI模型。
ATtiny85 MCU外觀只有8支接腳，內部有8KB Flash程式記憶體、512Bytes SRAM記憶體以及512Bytes EEPROM記憶體。GiorgosXou運用MNIST資料集訓練出一個RNN模型，然後把該模型存入512Bytes空間的EEPROM內，一旦MCU開機後，就把儲存在EEPROM的AI模型資料載入到512Bytes的SRAM內運作。
運用該RNN模型，ATtiny85的8-bit MCU可以識別0～9的手寫阿拉伯數字，實現電腦視覺（Computer Vision, CV）性質的AI識別應用。
圖1 Microchip/Atmel的8位元AVR架構微控制器ATtiny85，僅512Bytes記憶體也能跑AI模型（圖片來源：Microchip官網）
技術實現的細節
在這裡各位可能會疑惑：一顆8-bit MCU是如何被輸入影像資料，從而給出0～9的判定結果？答案是把影像轉成一個一個的8-bit（資料從0～255）資料傳入MCU內，總共傳送28 x 28個8-bit矩陣資料，如此形同把一個影像傳入MCU，之後MCU進行AI推論，從而給出0～9的數字判定。
很明顯的，這還是有很大的特技（意味著不太實際）成份，通常電腦視覺的AI識別應用是把一個攝影機的影像傳入晶片後從而給出判定，如何把感測到的影像轉成28 x 28的8-bit資料目前似乎沒有常態且實務的作法。另外，這樣的一次AI推論運算要多久時間？也是考驗是不是合理務實的點。
不過，就概念驗證（Proof of Concept, PoC）而言確實做到了在一顆8-bit MCU內實現電腦視覺AI應用，即便這是個最基礎的手寫數字識別應用，通常是拿來教學或初步體驗AI開發時使用。
圖2 手寫筆跡的數位化表達（圖片來源：GiorgosXou）
圖3 手寫筆跡28 x 28格，每格以0～255的整數值來表達（圖片來源：GiorgosXou）
能在ATtiny85上跑有兩個意涵，一是最入門基礎的Arduino開發板都至少會用ATmega328P 8-bit MCU，mega系列明顯比tiny系列硬體資源寬裕，如此意味著所有的Arduino開發板都可以使用這套函式庫。
另一是8-bit MCU、512Bytes如此低的資源也能運作，其他MCU都有比這個寬裕的硬體，也肯定可以輕鬆比照套用，或者是套用到同屬8-bit的MCU架構中，如PIC架構、68HC架構等。
更多實測與細節
除了用極低階的ATtiny MCU外，GiorgosXou其實也已經在一些晶片與開發板上實測過函式庫的可行性，包含最普遍使用的Arduino Uno開發板，或者是樹莓派的Raspberry Pi Pico 2開發板等。
另外，前面提及AI模型可以大幅縮小的原因是用及SIMD加速，這其實在8-bit MCU內幾乎不具備，GiorgosXou所提的SIMD是在ESP-32系列晶片、Raspberry Pi Pico 2（RP2350晶片）等比較新銳的MCU上才能使用。
至於更多的技術細節也包含：GiorgosXou是用TensorFlow進行模型訓練，訓練的範例程式則是用Python程式語言，訓練時使用32位元浮點數精度（或更高的64位元），量化方面則用16位元或8位元整數權重等。
結語
最後其實可以體會到，無論是判別式人工智慧、生成式人工智慧，近年來都因為演算法的精進而大幅降低硬體資源的需求，以更便宜的價格、更精省的電力，卻能得到近似過往的快速結果回應及可接受的準確度，對創客與大眾而言均是福音。
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