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基于CMSIS-NN库的ARM Cortex-M系列AI加速实践
随着物联网（IoT）和边缘计算的快速发展，AI技术在嵌入式设备中的应用日益广泛。ARM Cortex-M系列微控制器作为低功耗、高性能的处理器，成为了嵌入式AI应用的首选平台。为了充分发挥Cortex-M系列处理器的性能，ARM推出了CMSIS-NN（Cortex Microcontroller Software Interface Standard - Neural Networks）库，旨在加速微控制器上的AI计算。本文将深入探讨基于CMSIS-NN库的ARM Cortex-M系列AI加速实践，并通过示例代码展示其应用。
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ARM Cortex-M系列芯片的功耗优化技巧与实测分析
随着物联网、智能家居、可穿戴设备等领域的快速发展，低功耗设计成为嵌入式系统中的重要考量因素。ARM Cortex-M系列芯片，以其高性能、低功耗的特性，在这些领域中得到了广泛应用。本文将深入探讨ARM Cortex-M系列芯片的功耗优化技巧，并通过实测分析展示其效果。
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我们的设备功耗能到多低？
我们探索了可以在每个Arm Cortex-M处理器上找到的低功率模式的基本原理，以及我们如何利用WFI和WFE说明来使处理器放置。真正存在的问题是，这些低功率模式如何在真实的微控制器上实现，这些模式如何影响我们的嵌入式系统?在这篇文章中，我们将更详细地探讨如何使微控制器入睡，并查看购买我们多少能量。
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基于ARM Cortex-M的微控制器低功耗启动优化
在当今的消费电子市场中，快速响应和低功耗已成为产品竞争力的关键因素。对于基于ARM Cortex-M的微控制器（MCU）而言，如何在保证系统稳定性的前提下，通过优化启动过程来降低功耗和时间，成为了一个值得深入探讨的课题。本文将详细探讨这一优化过程，包括精简初始化代码、优化启动序列以及利用硬件特性加速启动等方面的具体措施，并附上相关代码示例。
