針對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的TinyLSTM剪枝與部署到RISC-V內(nèi)核

工業(yè)傳感器預(yù)測(cè)維護(hù)、金融時(shí)序分析等場(chǎng)景，時(shí)間序列預(yù)測(cè)對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高。傳統(tǒng)LSTM模型因參數(shù)量龐大難以部署在資源受限的MCU上，而DeepSeek提出的TinyLSTM通過動(dòng)態(tài)門控蒸餾與結(jié)構(gòu)化剪枝技術(shù)，將參數(shù)量壓縮至十萬(wàn)級(jí)，同時(shí)保持90%以上準(zhǔn)確率。本文將解析TinyLSTM的剪枝原理與量化部署方法，并展示基于RISC-V內(nèi)核的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)方案。