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一個基于 C 的微控制器 AI/ML 框架


一個基于 C 的微控制器 AI/ML 框架


最近對邊緣計算的興趣增加導致開發了多個框架,以促進在微控制器上部署 AI/ML 模型。然而,大多數框架都存在性能問題,因為它們大多是服務器代碼的縮小版本,因此僅適用于相當強大的微控制器。為了解決這個問題并提供一個框架來支持最低的 8 MCU,弗勞恩霍夫微電子電路和系統研究所(IMS) 最近宣布發布 AIfES(嵌入式系統人工智能);一個開源框架,以促進在所有形式的微控制器上部署人工智能。

AIfES 使用 C 編程語言開發,允許用戶快速、輕松地在幾乎任何硬件上訓練和運行人工神經網絡 (ANN),包括 8 MCU 和基于它們的開發板,如 Arduino Uno,無需在 PC 上準備模型。'雖然由于希望以低處理能力 MCU 為目標而顯著減少了功能,但 AIfES 可與大多數流行的 ML 框架(如 TensorFlowKeras PyTorch)相媲美并兼容,并結合了它們的大部分流行功能。

它目前支持前饋神經網絡 (FNN),以及常見的激活函數,如 ReLUsigmoid softmax,以及常見的訓練算法,如梯度下降優化器 (SGD) 或亞當優化器,所有這些都與卷積神經網絡的完整實現集成在一起( ConvNet)也在路上。模型開發基于 Python 框架,在這些框架上開發的 ANN 模型也可以輕松導入AIfES 框架。所有這些使得已經熟悉其他流行 AI 框架的用戶可以無縫過渡到 AIfES

AIfES 的許多其他優點之一是它允許開發人員分配資源,例如為 ANN 指定所需的內存區域。它也是模塊化的,可以交換算法的不同組件,這使得使用不同類型的硬件加速器變得容易,并且可以輕松找到與您的嵌入式設備兼容的加速器。

Fraunhofer IMS 的人說,內部研究人員多年來一直在 AI 研究和開發中使用 AIfES,并且它在幾個定制解決方案中具有特色,直到達到可以用作獨立產品的開發水平.

在此期間,AIfES 出現在多個應用中,包括用于狀態監測的無線電流傳感器、手勢識別系統和基于Arduino Uno的手寫識別系統,完美展示了該框架在 8 位微控制器上的實力。

AIfES 對微控制器的兼容性隨著最近發布的 Arduino 庫進一步擴展,這意味著熟悉 Arduino 環境的制造商可以輕松構建基于 Arduino 和衍生板的 AI 解決方案。

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