設計一個高效的MCU AI工具鏈實現嵌入式AI推理
如今在嵌入式開發領域，如何實現嵌入式AI推理是一個熱門話題。其中，如何在低算力、低功耗、低成本的MCU上部署AI應用，是開發者普遍面臨的一個設計“痛點”。
在硬件方面，MCU自身性能的局限性限制了推理引擎的規模；在軟件方面，目前主流的開源工具缺乏針對MCU的算法優化的統一標準，量化后會造成精度損失，針對MCU硬件的性能優化和模型算法的優化融合不足，大而全的開源推理引擎對MCU內存空間浪費嚴重……這些都在制約嵌入式AI應用的進一步發展。
破解這一難題，關鍵的一點就在于——設計一個高效的MCU AI工具鏈。
日前，在“GTIC 2021嵌入式創新峰會”上，恩智浦AI-IoT方案資深研發經理秦建峰先生在主題為《如何設計高效率MCU AI工具鏈》的演講中，分享了恩智浦對此的思考和答案——恩智浦NANO.AI工具鏈。
原文標題：破解高效MCU AI工具鏈設計難題，答案這里！
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