【白皮書導讀】Arm Ethos-U NPU的Vela Compiler開發環境及流程
Edge AI的必爭之地已走向嵌入式系統,如何架構低功耗、高效能的嵌入式AI運算架構呢?micro NPU + MCU/MPU看來是不錯的選項,本文將介紹Arm Ethos-U NPU的Vela Compiler開發環境及流程。
Arm積極「呼朋引伴」建構堅實AI產業生態系
在AI時代,無論是軟/硬體開發者或是產業界上、中、下游廠商,彼此間必須要有更緊密的合作才能實現各種創新應用,讓終端使用者能享受到AI帶來的便利;為此Arm也宣佈多項全新的策略合作。
TinyML效能基準測試:MLPerf Inference:Tiny 0.7版觀察
先前MLCommons公佈過一次0.5版的測試,約在去年六月,今年四月則再次更新,稱為0.7版,雖然一樣是非正式版,但參與測試的軟硬體陣容已大幅擴充,值得觀察!
【Edge Impulse】EON Tuner AutoML工具介紹
EON Tuner是一項對於憑經驗手動逐一調整設定參數來說特別好用的工具,是可更輕鬆並快速找出多種合適且優化的模型,方便我們快速迭代及驗證想法。
【Benchmark】要如何衡量TinyML專案的執行效能?
近期TinyML蔚為時尚,為了能更公允評判TinyML軟硬體的特性表現,因而需要基準(Benchmark)測試,本文將介紹由MLCommons及EEMBC提出的兩套作法。