Machine learning has become an indispensable part of the existing technological domain. Edge computing and Internet of Things (IoT) together presents a new opportunity to imply machine learning techniques at the resource constrained embedded devices at the edge of the network.
TinyML无疑大大拓展了机器学习和嵌入式应用的疆界。自此,机器学习不再囿于云端超级计算机,而是可以被隐藏于众多小到可以忽略的电子零件中;嵌入式应用也不再局限于简单的信号处理,而是可以“看懂”“听懂”“感受到”周围的世界。
由Syntiant CTO于2020年tinyML上的演讲,介绍了Syntiant已量产的NDP100, 专为电池驱动的实时语音和音频识别应用。其不同于传统的DSP/MCU架构,为深度神经网络原生设计,功耗仅为1/100。
机器/深度学习已经如火如荼,各种炫目的效果呈现不穷,笔者也复现一些如stackoverflow assistence、头像动漫化等,但大都需要强大算力,“终端(手机)+云服务器”是基本结构。去年关注到Google TFLite Micro(TFLM)及技术,可以将Tensorflow 模型部署到嵌入式的端末设备(比如arm cortex M4 64M)。恰好手头有一个农业物联网项目,利用嵌入式设备识别牲畜的活动状态,应用了这一个技术。这段时间项目间隙,记录下开发过程的一些心得体会。
机器学习模型在日常生活中发挥着重要作用。 在典型的一天中,您很可能会与某些机器学习模型进行交互,因为它们几乎渗透到我们与之交互的所有数字产品中; 例如,社交媒体服务、虚拟个人助理、搜索引擎和电子邮件托管服务的垃圾邮件过滤。
今天双十一,收到我的那本《机器学习算法的数学解析与Python实现》的二刷样书,心里一阵感慨。
随着各行各业数字化程度及转型需求越来越高,数据及高速率的网络部署已成为“重”运营资产。海量的终端数据传输到云端,侵占的资源、电量越来越多,轻量化、低成本部署成为众多企业的渴求。而这一“苦“随着微型机器学习(以下简称TinyML)、LPWAN等技术的发展,可能迎来真正的化解。
最近在学习edx的HarvardX TinyML 3 - deploying TinyML。这个在线课程大大降低了TinyML的学习曲线的陡峭度,可以作为《TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers》的有益补充。原书是TensorFlow-Lite-Micro相关设计的提纲挈领,但是成书到发行期间,TFLM一直也在发展中,书中的代码到实践时候就有差异;《TinyML》也没有把实践部署讲的很透彻,个人认为在于TFLM采用工业化的pipeline解决依赖(不同硬件平台的编译、库、工具链的依赖);《TinyML》在阐述硬件平台移植相关章节,没有把工具链从官方的工业pipeline完整的剥离出来,也导致了光看书无法复现。为什么敢这么说?徒手把TFLM移植到nrf52840的淘宝开发板上,书忽略了nrf平台工具链的构建,以及如何和tf编译系统联动的设计。工作原因没有精力继续TinyML的爱好了。Harvard在线课程给了个契机继续,毕竟看视频比看code和实操要省力好多。
当神经网络最初被开发时,最大的挑战是使它们能够工作!这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法,并且GPU具备完善的设备来加速这些计算,因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。
物聯網(IoT)相關技術不斷向前演進,加上節能減碳意識抬頭,使得人工智慧(AI)也從雲端走向邊緣端,僅需mW等級的超低功耗就能進行機器學習(Machine Learning,ML)的「微型機器學習」(tinyML)概念應運而生,近年相關技術發展飛快,擠身熱門前瞻技術之列。運用微控制器(MCU)為邊緣裝置(Edge Device)裝上大腦,將有機會讓電子貨架標籤、感測器等邊緣裝置上,也能增添智慧應用。
技术到了最后,都是要在实际生活中实践,才有活力;而不是曲高和寡,光是鼓吹技术多牛逼,没有切实改变生活,提高体验,产生经济价值,那样的技术都是耍流氓。
本文关于微型机器学习系列文章的第一篇,旨在向读者介绍微型机器学习的概念及其未来的潜力。后续文章将深入讨论特定应用、实现和相关教程。
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
作者丨维克多 编辑丨岑峰 又一技术大咖离开业界,前往高校攻关科研! 据Pete Warden(皮特沃登)本人推特消息,他将离开谷歌公司,重返斯坦福大学攻读计算机博士学位。 皮特沃登是谷歌公司Tensorflow面向移动和嵌入式设备部分的技术主管,也是 Tensorflow团队的创始成员之一。著有《TinyML》一书,希望让机器学习不再囿于云端超级计算机,而是可以被隐藏于众多小到可以被忽视的电子零件中。 至于离开谷歌的原因,皮特沃登说:在谷歌推出新的硬件设备“太难了”,因为一旦失败会对大公司声誉造成非常大
TinyML最近几年才提出,TinyML的书去年才见到,中文版今年在国内才买到。TFLite micro技术也就今年左右才成熟。之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的,有一说一,应该都是经典的特征抽取,加上随机森林之类的经典算法实现的。实现起来,需要领域专家进行特征抽取,选择特征反复迭代;部署嵌入式由于实现困难有可能返回去修改模型,重新搞一套;解决完一个问题,新问题又得再来一次流程....
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TinyML(Tiny Machine Learning)是快速增长的机器学习技术和应用。
ETA Compute,2015年由资深创业家(expereinced start-up entrepreneur) Gopal Raghavan创立。Gopal同时是市值达40亿美金的上市公司Inphi的共同创始人。ETA Compute获得了包括Venture Capatalist和Cadence CEO Lip-Bu Tan在内的一种投资家的投资。
对于Tensorflow最大需求是能够在桌面系统中训练并运行模型,这种需求影响了很多设计决策,例如为了更低的延迟和更多的功能而增加可执行文件的大小。云端服务器上,RAM以GB为衡量单位,存储空间以TB为单位,几百兆字节的二进制文件通常不是问题。
机器之心报道 编辑:泽南、陈萍 什么也阻止不了我去学习。 春天到了,斯坦福大学计算机科学系又迎来了一批博士新生。 该校的 CS 专业每年会收到上千份申请,招收约 80 名新人,其中一半会进入专注于人工智能研究的斯坦福人工智能实验室 SAIL。 对于这所美国名校而言,每个人都是百里挑一的精英。但仍让人始料未及的是,今年新生行列中出现了这样一个人,Google Scholar 统计显示,他的论文被引用数量竟已接近 4 万: 一个刚入学的新生,论文被引数比斯坦福很多助理教授还要高很多,这就不禁让人产生疑问,大
工业互联网时代,传感器是网络互联数据产生的根源,是工业互联网的“神经末梢”,为工业互联网全生态构建提供最基础的数据支撑。随着工业领域技术水平的提高,新型、低成本、低功耗、高精度的工业传感器不断推出。作为新基建的重要组成部分,工业互联网的建设,将对传感器产业产生全方位、深层次、革命性的影响,国内传感器产业将迎来前所未有的发展机遇。
Reality AI is the leading product development environment for Edge AI / Tiny ML on MCUs.
这是来自Arduino团队的Sandeep Mistry和Dominic Pajak的一篇客座文章。
机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测,2023年,人工智能市场将达到5000亿美元,2030年将达到15971亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
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~
往期周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 1、MDK的单片机版T
机器之心编译 编辑:杜伟、魔王、蛋酱 2020 年伴随着很多前所未有的事,在坎坷的一年过去之后,我们将迎来怎样的新时代? 在今年的最后一天,吴恩达邀请了沈向洋、李飞飞等人工智能的顶级学者,让大牛们对 2021 年的 AI 技术发展进行了一次展望。在人才不断流向业界、常规架构算力进入瓶颈期的今天,作为一名从业者应该看到什么?他们是这样说的…… 新的一年近在咫尺,吴恩达分享了自己对人工智能在接下来一年中发展的三个愿望: 缩短概念证明与生产之间的差距。尽管搭建好的模型很重要,但很多人现在也意识到,从数据管理到
Machine learning (ML) is all about massive amounts of processing, DSP, etc., right? Maybe not, accor
TFLM(Tensorflow lite micro)验证嵌入式端模型运行,直截了当做法是:对比PC端和嵌入式端运行的tflite模型的输入输出。笔者就TinyML的HelloWorld例程,实践了PC端tflite模型运行情况和MCU端RT1062部署后运行情况。
由腾讯云+社区主办的云+社区 2020 年度征文活动在2020年12月31号圆满的落下帷幕。年度征文活动自2020年11月发布后,吸引了众多社区内的小伙伴。经过评委老师从产品创新性、实用性、可借鉴性和代码规范度 这四个维度的评分,加上阅读数、点赞数、评论数、收藏数、上首页次数 等维度的指标,综合得出获奖作者名单如下:
深度学习模型如何缩小到可以放到微处理器呢?作为炼丹师,模型变的越来越复杂,模型大小也不断增加.在工业场景下光训练数据就有几百T,训练就要多机多卡并行跑数天.到底如何把这些模型部署在小型嵌入式设备的呢?
特邀博文 / Dominic Pajak 和 Sandeep Mistry,来自 Arduino 团队
据了解,创业邦连续6年聚焦新技术在具体应用场景的落地研究与探索,今年以案例形式推出“2022数智化转型与创新实践优秀案例”评选活动。自项目启动以来,共收到286家企业提报的398个案例,涉及到出行、工业、能源、零售、金融、农业、医疗、城市/政务、物流以及通用场景类。研究组经过5轮筛选出共100个上榜案例,形成“创业邦2022数智化转型与创新实践优秀案例”年度榜单。
上述大多数文献都报告了显著的改进,它们与开源参考软件相比,有令人印象深刻的速度提升。但我们都知道,这些参考代码库远未优化,其速度以“每帧秒数”而非“每秒帧数”表示。要证明相对于这些代码库的速度提升是很容易的,但如果与经过专家调优、用汇编指令集优化并在高帧率和分辨率下实时运行的优化编码器相比,就会变得非常困难。
工业企业在日常生产流程中,普遍面临着两大核心痛点难题,一个是非计划停机,一个是安全事故,两者均会带来巨大的损失。随着物联网、云计算、工业大数据等技术的成熟,通过技术手段分析和预测机电类设备的故障,为预防事故、科学安排检修、更换备件,实现预测性维护已经成为可能。
近年来,深度神经网络在 NLP 和语音处理的各项任务上取得了巨大成功,但在一般设备或内存有限的云服务上训练和部署这些网络,会带来巨大的计算成本以及其他挑战。比如超过 1700 亿参数的 GPT-3,训练了超过 500 GB 的数据,这个过程需要 10 多个 Tesla V-100 GPU。不过,通过增加参数量和合并更多数据来改进 NLP 和语音模型,依旧被认为是这一领域中非常普遍的做法。 在今年 12 月的 NeurIPS 大会上,一场以「高效的自然语言和语音处理」为主题的 Workshop 也将同时召开。
机器之心报道 编辑:小舟 买不到 Raspberry Pi Pico,可以单买 RP2040。 今年 1 月,树莓派发布了其第一个微控制器级开发板 Raspberry Pi Pico,售价仅为 4 美元。擅长低时延 I/O 通信和模拟信号输入的 Pico 搭载的是自家设计的树莓派芯片 RP2040。现在这块芯片也开始单独出售,售价只有 1 美元。 RP2040 芯片 RP2040 芯片由树莓派自己设计开发,采用 40 nm 制程工艺,7×7 mm QFN-56 封装。RP2040 的设计思想基于多年来树
采纳 交付核心四指标为了度量软件交付的效能,越来越多的组织默认采用由DORA 研究项目定义的交付核心四指标,即:更改前置时间、部署频率、平均恢复时间(MTTR)和变更失败率。这项研究及其统计分析展示了高效能交付团队和这些指标的高度相关性,它们为衡量整个交付组织的表现提供了极佳的领先指标。虽然我们依然是这些指标的坚定拥护者,但我们也吸取了一些教训。我们持续看到被误导的度量方式,这些方式使用的工具单纯基于持续交付(CD)流水线。尤其在衡量稳定性指标(MTTR和变更失败率)时,仅依赖CD流水线数据提供的信息并不
,r以下内容来自于Aspinity CEO Tom Doyle发表在Embedded的文章。原文链接 -
在深度学习中,self-distillation[1]是将知识从一种架构转移到另一种相同架构的过程。在训练时,原始模型的预测作为目标值提供给另一个模型。除具有所需的属性(例如减小模型大小)外,经验结果还表明该方法在held-out datasets上效果很好。
「离开大厂,回归学术界」在近两年似乎已经成为了一种趋势,尤其是对于 AI 产业界而言,更是如此。
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
纵行科技推出ZETA Edge-AI智能终端产品,结合ZETA窄带通信和边缘智能的优势,旨在打造“轻量瘦身”的预测性维护应用,即用20%的成本覆盖80%的典型旋转设备故障模式。此外,在“泛工业”场景,ZETA Edge-AI通过将工业AI算法前置到智能终端,并充分发挥ZETA通信在成本、功耗、数据安全和底层技术创新等方面的优势,助力企业突破万物互联的数据采集和传输壁垒,提供差异化的数字增值服务。
基于单片机(Microcontroller Units, MCU)的微型IoT设备上的机器学习应用是非常有价值的,但同时也极具挑战:单片机的内存要比手机内存小的多(比如ARM Cortex-M7 MCU仅有320kb SRAM与1MB Flash存储)。
Today, the majority of what we call artificial intelligence (AI) is machine learning (ML), a subset of AI that involves machines learning from sets of data. In general, the greater the amount of data to learn from, the more the AI is able to infer meaning and the more useful it becomes.
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Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 继鬲融马腾宇陈丹琦后,又有一位清华姚班校友荣获斯隆研究奖: 他就是李远志! 斯隆研究奖,素来有“诺奖风向标”的称号,获得这个奖项的研究人员,将得到为期两年的75000美元的奖金。 此次共有125名来自物理学、数学、计算机等领域的研究者获得,一经发布就在社交网络上受到极大关注。 评论区里各个高校、获奖以及团队成员等都纷纷前来认领: 再说回李远志,有趣的是他和分别在19年21年获得斯隆研究奖的鬲融、马腾宇师承一脉。 谁是李远志? 李远志,目前是美国卡
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】2023年斯隆研究奖名单正式揭晓!今年,共有125名学者入选,华人学者包揽四分之一。 2月15日,素有「诺奖风向标」之称的斯隆研究奖公布了2023年的最新获奖名单。 今年共有125位研究员入选,其中华人学者占30席。他们将获得为期两年、价值75,000美元的研究资金,可灵活地用来推进自己的研究。 计算机科学领域的5位华人学者中,有4位是清华校友。 数学领域获奖的6位华人学者中,分别有来自清华、北大和中科大的校友,还有一位曾师从丘成桐。 由美国艾尔弗
原文地址 - https://www.eetimes.com/chip-startups-for-ai-in-edge-and-endpoint-applications/
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