
嵌入式 AI 存在于消费级和工业级系统中,无处不在。您对嵌入式 AI 的方法和工具了解多少?回答 7 个测试问题,一探究竟。
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答案
- 将 AI 应用部署到嵌入式设备时,主要挑战是什么?内存和计算资源有限
- 嵌入式 AI 和边缘 AI 的主要区别是什么?嵌入式 AI 在资源受限的硬件上运行;边缘 AI 可能包括功能更强大的本地设备
- 以下哪项最能描述 tinyML 的目标?在资源受限的设备上实现机器学习
- 您需要在资源受限的微控制器上短时间内高效地部署经过训练的 AI 模型。以下哪种是建议方法?使用代码生成工具(例如 MATLAB Coder)为您的微控制器自动生成优化的 C 或 C++ 代码
- 您想要加速深度学习模型以便在 NVIDIA GPU 上部署。以下哪种是实用的策略?使用生成 CUDA 代码或将优化模型直接部署到 GPU 的工具(例如,GPU Coder、TensorRT)
- 如何将训练好的 PyTorch 或 TensorFlow 模型引入 MATLAB 进行嵌入式部署?使用 MATLAB 提供的导入工具转换模型
- 在准备嵌入式部署时,可使用哪种方法来减小 AI 模型的大小?量化
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