面向泛在边缘 AI 的 TinyML
机器学习
2021-02-03 v1
摘要
TinyML 是机器学习、硬件与软件交叉的一门快速成长的多学科领域，致力于在极低功耗(毫瓦级及以下)运行的嵌入式(微控制器驱动)设备上实现深度学习算法。TinyML 解决设计高能效、紧凑的深度神经网络模型、支撑软件框架及嵌入式硬件的挑战，以赋能电池供电、资源受限设备上的广泛定制泛在推理应用。本报告中，我们讨论直接推动该领域扩展的主要挑战与技术赋能因素。TinyML 将开启不依赖云处理、而依托分布式边缘推理与自主推理的新型边缘服务与应用。
引用
@article{arxiv.2102.01255,
title = {TinyML for Ubiquitous Edge AI},
author = {Stanislava Soro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01255},
year = {2021}
}