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Zhaolan Huang
Zhaolan Huang
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Ariel-ML工具包支持在多核微控制器上进行基于Rust的并行神经网络推理
一个名为Ariel-ML的新工具包已被开发出来，用于使用嵌入式Rust在多核微控制器上自动化神经网络推理的并行化。该工具包旨在利用各种32位微控制器中存在的异构多核架构的能力，包括Arm Cortex-M、RISC-V和ESP-32系列。基准测试表明，与现有的解决方案相比，Ariel-ML实现了更低的推理延迟，同时保持了与使用C/C++的工具包相当的内存占用。
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TinyDéjàVu 框架大幅减少了微控制器上神经网络的 RAM 使用量
一个名为 TinyDéjàVu 的新框架已被开发出来，旨在显著降低微控制器上神经网络推理的 RAM 要求。与以前的方法相比，该框架可以将 RAM 使用量减少高达 90%，同时保持相似的计算延迟，使其对于电池供电的传感器设备来说非常高效。该实现是开源的，并且已在常见的微控制器硬件上进行了基准测试。