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#1 人工智能,深度学习,神经网络,OpenAI,阿里通义 » TinyMaix: Arduino都能跑的超轻量级TinyML推理框架来啦~ » 2022-08-09 19:24:17

泽畔
回复: 4

肝了两个周末的TinyMaix终于发布啦,欢迎来围观点star:https://github.com/sipeed/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~

关键特性

1. 核心代码少于400行(tm_layers.c+tm_model.c+arch_O0.h), 代码段(.text)少于3KB
2. 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)
3. 支持INT8/FP32模型,支持keras h5或tflite模型转换
4. 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V
5. 友好的用户接口,只需要load/run模型~
6. 支持全静态的内存配置(无需malloc)
7. 即将支持MaixHub在线模型训练

在Arduino ATmega328上运行mnist demo

mnist demo

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===use 49912us
0: 0
1: 0
2: 89
3: 0
4: 1
5: 6
6: 1
7: 0
8: 0
9: 0
### Predict output is: Number 2, prob=89

## TinyMaix 设计思路
TinyMaix 是专为低资源的单片机设计的AI神经网络推理框架,通常被称为TinyML

现在已经有很多TinyML推理库,比如TFLite micro, microTVM, NNoM, 那为什么我们又捏了TinyMaix这个轮子呢?   

TinyMaix是两个周末业余时间完成的项目,所以它足够简单,可以再30分钟内走读完代码,可以帮助TinyML新手理解它是怎么运行的。

TinyMaix希望成为一个足够简单的TinyML推理库,所以它放弃了很多特性,并且没有使用很多现成的NN加速库,比如CMSIS-NN

在这个设计思路下,TinyMaix只需要5个文件即可编译~

我们希望TinyMaix可以帮助任何单片机运行AI神经网络模型, 并且每个人都能移植TinyMaix到自己的硬件平台上~

剩余内容因为是markdown格式,在论坛上阅读不友好,可以移步github查看:https://github.com/sipeed/TinyMaix

#2 Re: 全志 SOC » 发现全志上线了官方的淘宝店 » 2021-04-28 18:13:59

我们(sipeed)与全志(Allwinner)深度合作推广D1, 会赠送一批D1开发板给主线linux开发者~
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目前已率先在D1上跑起来了的debian:
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希望更多用户参与到D1的主线化开发中~

#3 Re: 全志 SOC » 各位大哥,V3s的ALSA录音录不到音,帮我看看是不是没设置好? » 2018-02-13 13:14:12

板载mic的设计问题,需要移去板载mic,就可以使用耳机来录音。或者更换上自己的mic。

#4 Re: 全志 SOC » 有同学在调试全志Allwinner V3s的ALSA吗?昨天播放搞定了,录音还没搞定,据说录音需要配置下,不知道该怎么搞 » 2018-02-13 13:10:46

板载mic的设计问题,需要移去板载mic,就可以使用耳机来录音。或者更换上自己的mic。

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