🚀嵌入式AI解决方案

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考虑到嵌入式硬件的局限性，对模型的加速推理可以考虑以下方案：

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1.硬件加速器：嵌入式设备通常包含特定类型的硬件加速器，例如神经网络加速器（NPU）或数字信号处理器（DSP）。这些加速器可以执行特定的矩阵运算，例如卷积和矩阵乘法，以加速模型推理。

2.压缩模型：通过减少模型中的参数和层数，可以大大减少模型推理所需的计算量和内存占用。这些压缩模型的技术包括剪枝、量化、分解和蒸馏等。

3.分块推理：将模型分成小块，然后将这些小块分别推理，可以减少单个推理过程中的内存使用和计算量。这种方法适用于较大的模型和内存受限的设备。

4.缓存技术：通过缓存计算结果和中间值，可以避免重复计算和减少内存使用。这种方法特别适用于重复使用的计算，例如卷积层和池化层。

5.算法优化：一些算法优化技术可以减少模型推理的计算量，例如深度可分离卷积、变形卷积和空洞卷积等。

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STM32H750 ART-PI在嵌入式边缘AI的优势

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STM32H750 SoC（System on Chip）具备DSP（数字信号处理器）和NPU（神经网络处理器）功能。

具体来说，STM32H750 SoC采用了ARM Cortex-M7内核，该内核支持双精度浮点数运算，可以实现高效的数字信号处理。此外，STM32H750 SoC还配备了一些特殊的DSP指令集，以加速数字信号处理运算。

在NPU方面，STM32H750 SoC还支持CMSIS-NN库，该库是针对ARM Cortex-M处理器优化的神经网络算法库。此外，STM32H750 SoC还支持TensorFlow Lite for Microcontrollers框架，可以实现在嵌入式设备上运行深度学习模型。

因此，STM32H750 SoC具备DSP和NPU功能，并且可以在嵌入式设备上实现高效的数字信号处理和神经网络处理。

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RT-Thread目前ai相关的软件包索引

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• 嵌入式线性代数库，兼容 matlab
• 用于rt-thread操作系统的轻量级深度学习端侧推理框架Tensorflow Lite软件包
• C++约束编程库
• 轻量级的神经网络框架, 模型一键转换, 让MCU也神经一把
• 开源神经网络模型 onnx 后端，支持几乎所有主流机器学习模型
• 开源神经网络模型 onnx 解析库
• 嵌入式系统上的量子计算机模拟器
• 嵌入式线性代数库

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STM32ai

• 参考训练代码
• 参考WIKI