tinyML 这个开放的组织里已经有很多公司了。 https://www.tinyml.org/
我想的这个《轻量级的》深度学习系统包括: = 《轻量级的》深度学习框架,例如:TensorFlow Lite, PyTorch Edge, tinygrade, 等等。 = 从轻量级的深度学习框架一直到 NPU kernel module 的《轻量级》的库,例如:tiny OpenCV 。 = NPU kernel module
tinyML 和我想的这个轻量级的深度学习系统的比较是: = tinyML 基于实时操作系统;轻量级的深度学习系统运行在 Linux (有更多的软件工具)。 = tinyML 运行在 MCU 单片机(例如:400MHz ) + NPU ,轻量级的深度学习系统运行在华为昇腾或其它国产芯片( arm64 + NPU )。 = MCU 单片机里的 NPU 计算能力要比华为昇腾里的 NPU 弱不少。
如果 tinyML 有意义,这个轻量级的深度学习系统有存在的意义吗?
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paopjian 2023-12-27 09:12:39 +08:00
这都是专有领域用的吧,比如摄像头人脸识别 人行识别 车辆检测这种, 需求就是算力低功耗低还要速度快,不然英伟达也不会出 jetson 了
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tap91624 2023-12-27 09:29:59 +08:00
就是 npu 模块+一些预处理呗
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usb7 OP 为这个《轻量级的》深度学习系统,可能取个类似 birdbrain 的名字。小鸟的小脑子。
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kneo 2023-12-27 10:24:54 +08:00 via Android
想做就做,不想做就不做。不知道你纠结啥。你是觉得万一没不成功就浪费了自己本来能一夜暴富的才华吗?
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mujia 2023-12-27 10:27:37 +08:00
如果是 llm 还有搞头,其他的还是算了,都已经很成熟了
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iorilu 2023-12-27 19:20:59 +08:00
意义不大, 现在都调用 api 的, 为什么要在本地运行
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KaoDiGua33 33 天前
@iorilu MCU 端的 tinyML 有安全性、隐私性、省带宽、低延迟、低功耗有点,楼主这个话题,我觉得就是 Ai PC 同概念(一个是服务端、一个是应用端),只不过是 Linux 版本的,主机厂都想搞,能搞好的话,是有前景的,但很难
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