CMSIS-NN是用于ARM Cortex-M系列的芯片的神经网络推理库,用于低性能芯片/架构的神经网络部署。 1.Convolution(卷积)与Matrix Multiplication(矩阵乘法) 使用的16 bit的乘加SMID即SMLAD 1.1__SXTB16 数据扩展 大部分NNFunctions使用的是16bit的MAC指令,所以在送进去SIMD之前需要把8-bit的数据拓展为16-bit,CMSIS_NN...
CMSIS-NN库是CMSIS的一部分,提供了一组用于神经网络的函数库,优化了Cortex-M处理器上的神经网络算法的执行效率。CMSIS-NN特别适用于机器学习和人工智能应用,通过提供高效的计算内核,实现低功耗和高性能的神经网络推理。 7.2 关键组件 卷积层:提供卷积操作。 全连接层:提供全连接层操作。 激活函数:如ReLU、Sigmoid等。
cd </path/to/CMSIS_NN> mkdir build cd build cmake .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=</path/to/ethos-u-core-platform>/cmake/toolchain/arm-none-eabi-gcc.cmake -DTARGET_CPU=cortex-m55 make Some more examples: cmake .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=</path/to/ethos-u-core-platform>/cmake/toolcha...
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CMSIS-NN 是一系列高效神经网络内核的集合,其开发目的是最大程度地提升神经网络的性能,减少神经网络在面向智能物联网边缘设备的 Arm Cortex-M 处理器内核上的内存占用。我们开发这个库的目的是全力提升这些资源受限的 Cortex CPU 上的神经网络推理性能。借助基于 CMSIS-NN 内核的神经网络推理,运行时/吞吐量和能效可...
6. CMSIS-Pack 6.1 概述 6.2 关键功能 6.3 示例 6.4 详细解释 7. CMSIS-NN 7.1 概述 7.2 关键组件 7.3 示例代码 7.4 详细解释 8. CMSIS-Zone 8.1 概述 8.2 关键功能 8.3 示例 8.4 详细解释 9. CMSIS-RTOS API的详细解析 9.1 概述 9.2 关键接口 ...
针对Cortex-M4和Cortex-M7的CMSIS NN库示例arm_nnexample_cifar10。 该示例是为uVision Simulator和STM32F407 DISCOVERY板配置的。 script文件夹 它包含一个Python Jupyter笔记本,用于使用新的自定义图像生成#define IMG_DATA {...}数据。 有关更多信息,请阅读教程。 请注意,该微控制器项目是使用在Windows上运行的...
Arm’s Common Microcontroller Software Interface Standard (CMSIS) enables consistent device support and simple software interfaces to the processor and its peripherals, simplifying software reuse, reducing the learning curve for microcontroller developer
CMSIS-NN CMSIS-NN是高效神经网络核的集合,为了在针对智能IoT的边缘设备的Arm Cortex-M处理器内核上最大化性能的同时最小化神经网络的内存占用而开发。目的是为了在这些资源受限的Cortex CPU上压缩神经网络推理的每一点性能。 基于CMSIS-NN核的神经网络推理在运行时间/吞吐量和能效方面均实现了约5倍的改进。
CMSIS-NN是Arm提供的神经网络推理运算库，根据Arm此前的数据，其对于运行时间/吞吐量将会有4.6倍的提升，而对于能效将有4.9倍的提升；Arm Compute Library是Arm公司去年发布的开源工具，旨在为图像/视频/多媒体/计算机视觉等领域的开发者提供Arm平台的硬件加速库；Object Detection Libraries则是Arm针对其目前检测处理...