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嵌入式AI推理

我要報(bào)錯(cuò)

  • TinyML模型部署：嵌入式AI推理的量化壓縮與加速方法

    在物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算蓬勃發(fā)展的背景下，TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）技術(shù)通過將輕量化模型部署于資源受限的嵌入式設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了本地化智能決策。然而，嵌入式設(shè)備的內(nèi)存、算力與功耗限制，迫使開發(fā)者必須通過量化壓縮與加速優(yōu)化技術(shù)突破性能瓶頸。