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    XR806+TinyMaix,在XR806上实现ML推理

    Wireless & Analog Series
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    • YuzukiTsuru
      柚木 鉉 LV 9 最后由 YuzukiTsuru 编辑

      关于 TinyMaix

      TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即TinyML推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~

      设计原则:易用性 > 移植性 > 速度 > 空间

      核心代码少于400行(tm_layers.c+tm_model.c+arch_cpu.h), 代码段(.text)少于3KB
      低内存消耗,甚至Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于TinyMaix跑mnist(手写数字识别)
      支持INT8/FP32/FP16模型,实验性地支持FP8模型,支持keras h5或tflite模型转换
      支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V
      友好的用户接口,只需要load/run模型~
      支持全静态的内存配置(无需malloc)

      XR806 测试 mnist

      6748e5ac-14ef-427f-8bc1-16242e532917-image.png

      TinyMaix XR806 Port

      首先,仓库地址:
      https://github.com/YuzukiHD/TinyMaix-XR806

      测试跑分结果:

      config mnist (SRAM) cifar vww96 (Flash XIP) 32K Cache mbnet128 (Flash XIP) 32K Cache mbnet128 (Flash XIP) no Cache
      O0 CPU 2 134 459 844 42530
      O1 CPU 1 104 453 712 35576

      make menuconfig 的时候可以找到配置项

      f8460b78-116f-4e3c-acfa-ee6dd4bb49c7-image.png

      同时也提供了一些demo可供使用
      11482b4c-a5bd-461c-bf8e-5cd9a2ec6412-image.png

      D 1 条回复 最后回复 回复 引用 分享 0
      • D
        dream LV 6 @YuzukiTsuru 最后由 编辑

        @yuzukitsuru 666,找个时间试试。

        1 条回复 最后回复 回复 引用 分享 0
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