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【開發資源】TinyML MCU 等級開源推論引擎

   

作者:Jack Hsu

本文轉載自歐尼克斯實境互動工作室(OmniXRI),2025.6.5 整理製作

開源推論引擎在人工智慧應用中扮演著關鍵角色,提供了多樣化且高效能的解決方案,以應對從嵌入式系統到大型資料中心的廣泛需求。這些引擎不僅支援各種硬體平台,還積極參與開源社群,促進了模型部署的標準化和跨平台互通。

舉例來說,Arm的CMSIS-6包括了NN和DSP模組,專為微控制器和DSP優化,而Google的LiteRT和TensorFlow Lite系列則強調在邊緣裝置上的低功耗高效運算。同時,PyTorch的Executorch和QNNPack以及Alibaba的MNN和TinyNeuralNetwork,以及Tencent的TNN和NCNN,都提供了多樣化的運算解決方案,涵蓋了從高效能計算到低功耗嵌入式系統的各種需求。

這開源專案透過其獨特的技術和演算法貢獻,豐富了開發者在機器學習和深度學習模型轉換及優化的工具選擇。這些引擎和工具的共同目標是推動AI技術在端點裝置上的普及,並促進其在各種應用領域中的實用化和擴展。以下整理一些連結資源供開發者朋友參考:

開源推論引擎

AI 相關編譯器

MCU 專用工具

許 哲豪

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Author: 許 哲豪

工作經驗超過二十年,主要專長機電整合、電腦視覺、人機互動、人工智慧、專利分析及新創輔導。曾任機電整合工程師、機器視覺研發副理、技轉中心商業發展經理。目前擔任多家公司兼任技術顧問並積極推廣實境互動相關技術。 主持歐尼克斯實境互動工作室(OmniXRI):http://omnixri.blogspot.com Edge AI Taiwan邊緣智能交流區:https://www.facebook.com/groups/edgeaitw/

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