-
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。
-
极致轻量化：TinyML模型量化与剪枝的嵌入式部署实战
边缘人工智能的快速发展正在推动TinyML技术走向成熟。将深度学习模型部署在仅有几十KB内存的微控制器上，已经成为嵌入式系统工程师面临的核心挑战。一个典型的卷积神经网络模型在原始训练后可能占用超过10MB存储空间，远超STM32F4系列微控制器192KB RAM的容量极限。通过系统性的模型量化与剪枝优化，可将模型压缩至不足10KB，实现在资源受限设备上的高效推理。本文将从模型优化原理、C语言实现到完整部署流程，系统阐述TinyML模型在嵌入式平台上的实战方法。
