MLonMCU：支持快速重定目标的TinyML基准测试
机器学习
2024-07-08 v1
摘要
尽管存在许多将机器学习模型部署到微控制器上的方法，但对于给定应用，选择框架与目标的最优组合并非易事。因此，自动化端到端基准测试流程在当今具有高度相关性。本文提出一种称为MLonMCU的工具，并通过在少量时间内以大量配置轻松基准测试最先进的TinyML框架TFLite for Microcontrollers与TVM，展示了该工具。
引用
@article{arxiv.2306.08951,
title = {MLonMCU: TinyML Benchmarking with Fast Retargeting},
author = {Philipp van Kempen and Rafael Stahl and Daniel Mueller-Gritschneder and Ulf Schlichtmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08951},
year = {2024}
}
备注
CODAI 2022 Workshop - Embedded System Week (ESWeek)