边缘AI推理：从软件到硬件加速的探索

本文深入探讨了在资源受限的微控制器上运行AI模型进行推理的挑战与机遇。作者从TensorFlow Lite Micro的运作机制出发，详细分析了加法运算符的软件实现和基于ARM架构扩展的硬件加速方案，并介绍了利用Arm Ethos-U NPU进行模型加速的流程。文章揭示了不同硬件架构对AI推理性能的影响，以及如何通过软件和硬件协同优化来提升效率。