LiteAI 四大杀手锏,解锁物联网智能设备AI开发难关
【摘要】 IoT设备中嵌入AI能力实现产品的智能升级,已经是AIoT行业发展的重要通道,那怎样才能实现AIoT = AI + IoT呢?如何将AI模型塞到小小的IoT设备里,让它可以轻松运行起来呢?成为了AI开发者遇到的棘手难题。
AIoT,智能化升级的最佳通道
但,物联网AI 开发者的“痛”,你遇到过么?
LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网设备AI 开发难关
- LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI,从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程,并结合智能设备AI开发的案例,展示AI部署全过程。
- 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现更合理的内存管理算法,最大化内存复用率,绝大部分场景下达到内存使用下限值;提供模型压缩及聚类算法供开发者选择,进一步减少内存占用。
- LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环分支细化及Cache分块等技术手段,优化AI网络算子性能,加速模型推理,充分发挥ARM CPU算力。
- LiteAI推理引擎纯C语言实现,无第三方依赖,极为适合IoT产品部署;采用代码化模型执行函数设计,仅编译链接有用算子,完全剔除其他所有无用算子,基本无冗余代码,实现代码段空间占用最小化。

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