意法半導體STM32Cube.AI開發(fā)工具增加深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡支持

意法半導體（ST）發(fā)布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能(AI)開發(fā)工具。

STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產(chǎn)品有限的內(nèi)存容量和算力開發(fā)尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優(yōu)勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優(yōu)化云計算使用率。

現(xiàn)在，通過支持 qKeras 或 Larq 等深度量化輸入格式，開發(fā)者可以進一步降低神經(jīng)網(wǎng)絡代碼量、內(nèi)存占用和響應延遲，這些優(yōu)勢讓邊緣人工智能釋放出更多可能，包括經(jīng)濟型應用和成本敏感應用。因此，開發(fā)者可以創(chuàng)建邊緣設備，例如，功能和性能先進的電池續(xù)航更長的自供電的物聯(lián)網(wǎng)端點。從超低功耗 Arm Cortex-MCU? 微控制器，到利用 Cortex-M7、M33 和 Cortex-A7 內(nèi)核的高性能產(chǎn)品，意法半導體的STM32系列為開發(fā)者提供了許多適合的硬件平臺。

STM32Cube.AI 7.2.0版還增加了對TensorFlow 2.9模型的支持，改進了內(nèi)核性能，新加了scikit-learn機器學習算法和開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換(ONNX)運算符。