Inférence IA de bord : Plongez au cœur du sujet, du logiciel à l'accélération matérielle
Cet article explore les défis et les opportunités liés à l'exécution de l'inférence IA sur des microcontrôleurs aux ressources limitées. En commençant par la mécanique de TensorFlow Lite Micro, l'auteur analyse la mise en œuvre logicielle et les schémas d'accélération matérielle basés sur les extensions d'architecture ARM pour l'opérateur d'addition. L'article couvre également l'utilisation de la NPU Arm Ethos-U pour l'accélération des modèles. Il révèle comment les différentes architectures matérielles impactent les performances de l'inférence IA et comment les optimisations logicielles et matérielles peuvent être combinées pour améliorer l'efficacité.
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