Edge-KI-Inferenz: Ein Deep Dive von Software zur Hardwarebeschleunigung
Dieser Artikel befasst sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der Ausführung von KI-Inferenz auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern. Ausgehend von der Funktionsweise von TensorFlow Lite Micro analysiert der Autor die Softwareimplementierung und Hardwarebeschleunigungsschemata basierend auf ARM-Architekturerweiterungen für den Additionsoperator. Der Artikel behandelt auch die Verwendung der Arm Ethos-U NPU zur Beschleunigung von Modellen. Er zeigt, wie verschiedene Hardwarearchitekturen die Leistung der KI-Inferenz beeinflussen und wie Software- und Hardwareoptimierungen kombiniert werden können, um die Effizienz zu verbessern.
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