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摘要 - 在过去的几年中，越来越多的AI应用程序应用于边缘设备。但是，由数据科学家培训的具有机器学习框架的模型，例如Pytorch或TensorFlow，无法在边缘无缝执行。在本文中，我们开发了一个端到端代码生成器，使用MicrotVM（机器学习编译器框架扩展程序扩展）解决裸机设备上的推理的后端，将预训练的模型解析为C源库。一个分析表明，具有通用模块化加速器（UMA）界面的专用计算密集型运算符可以轻松地向专用加速器进行流动，而其他则在CPU核心中处理。通过使用提前C运行时自动生成的自动生成，我们在ARM Cortex M4F核心上进行了手势识别实验。索引项 - TVM，MicroTVM，模型部署，BYOC，UMA
使用MicroTVM
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