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TinyML模型轻量化部署：把512KB的AI推理模型塞进Cortex-M0单片机
当AI模型从云端下沉到边缘，最直接受益的是那些对功耗和成本极度敏感的嵌入式设备。但在Cortex-M0这类MCU上部署模型并非简单地“烧录即可”，它涉及两个硬约束：512KB的Flash存储空间和通常几十KB的RAM。即使模型体积已经压缩到512KB，如果推理引擎本身占用大量内存，或者权重加载方式不合理，系统依然跑不起来。
当AI模型从云端下沉到边缘，最直接受益的是那些对功耗和成本极度敏感的嵌入式设备。但在Cortex-M0这类MCU上部署模型并非简单地“烧录即可”，它涉及两个硬约束：512KB的Flash存储空间和通常几十KB的RAM。即使模型体积已经压缩到512KB，如果推理引擎本身占用大量内存，或者权重加载方式不合理，系统依然跑不起来。
