意法半導體STM32Cube.AI開(kāi)發(fā)工具增加深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )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(chǎng)商推出的首款支持超高效深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人工智能(AI)開(kāi)發(fā)工具。

STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語(yǔ)言代碼，是充分利用嵌入式產(chǎn)品有限的內存容量和算力開(kāi)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(lái)巨大的優(yōu)勢，其中包括原生隱私保護、確定性實(shí)時(shí)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。

現在，通過(guò)支持 qKeras 或 Larq 等深度量化輸入格式，開(kāi)發(fā)者可以進(jìn)一步降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )代碼量、內存占用和響應延遲，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(kāi)發(fā)者可以創(chuàng )建邊緣設備，例如，功能和性能先進(jìn)的電池續航更長(cháng)的自供電的物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)。從超低功耗 Arm Cortex-MCU? 微控制器，到利用 Cortex-M7、M33 和 Cortex-A7 內核的高性能產(chǎn)品，意法半導體的STM32系列為開(kāi)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(jìn)了內核性能，新加了scikit-learn機器學(xué)習算法和開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )交換(ONNX)運算符。