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vMCU: MCU 上的 DNN 推理的协调内存管理和内核优化
基于微控制器单元（MCU）的物联网设备为近传感器深度学习模型（DNN）提供超低功耗和无处不在的计算能力。本文提出了一种协同 MCU 上的 DNN 推断的内存管理和内核优化方法，以实现细粒度的内存管理。通过将有限内存虚拟化为一个大型内存池，每
PDF2 months ago
基于价值驱动的混合精度量化在微控制器上进行基于补丁的推理
提出了一种名为 QuantMCU 的新的基于补丁的推断方法，利用价值驱动的混合精度量化来减少冗余计算。通过利用 Value-Driven Patch Classification（VDPC）和 Value-Driven Quantizati
PDF5 months ago
MicroNAS: 零样本神经架构搜索用于 MCUs
MicroNAS 是一种为边缘计算中的微控制器单元（MCU）设计的硬件感知的零样本神经架构搜索框架，通过考虑目标硬件的优化性能，在不高昂的计算成本下确定最佳神经架构，并实现了近 1104 倍的搜索效率提升和超过 3.23 倍的 MCU 推断
PDF6 months ago
面向资源受限的微控制器的机器学习和推断技术
本文提出了一种适用于微控制器单元 (MCUs) 的无电池 ML 推理和模型个性化管道，使用此管道在深海中进行了鱼类图像识别并比较其准确性，运行时长，功率和能源消耗等优劣，结果表明，在 MCUs 上可以实现 97.78％的精度，达到了无电池
PDFa year ago
基于超低功率的 RISC-V 集群并行计算的光流估计在纳米无人机导航中的应用
该研究提出了一种基于多核低功耗 RISC-V 微控制器单元的计算机视觉算法并行化策略，实验结果表明，该算法显著提高了在微型无人机上的帧率，使得最大飞行速度可以翻倍，并且仅使用前一单核实现的近三分之一时钟频率。
PDFa year ago
基于 MCU 的亚毫瓦级关键词识别：模拟二进制特征提取和二进制神经网络
本文提出了一种在低成本微控制器单元上实现关键词识别的能量高效方法，其中包括使用模拟 - 二进制前端和二进制神经网络实现数字预处理的替换，将数据采集和预处理所需的能量减少了 29 倍，同时在 Speech Commands 数据集上提供 1%
PDF2 years ago
MCUNetV2: 面向小型深度学习的高效内存补丁推理
该研究提出了一种基于分块的推理调度方法和神经网络重构技术，通过结合神经网络的设计和推理调度，实现了在微控制器单元上高效、准确的深度学习推理，并改善了已有网络的内存瓶颈问题。
PDF3 years ago