eIQ®辉光神经网络推理

eIQ-Glow

的eIQ机器学习(ML)软件开发环境对于i.MX RT交叉mcu支持Glow机器学习编译器，它支持预先编译。编译器将神经网络转换为目标文件，然后用户将其转换为二进制图像，与传统的运行时推理引擎相比，可以提高性能并减少内存占用。

Glow被用作PyTorch机器学习框架的软件后端，包括对ONNX模型格式的支持。

Glow，或称降图，编译器得名于它将神经网络降为两阶段强类型的中间表示。在第一阶段，优化器执行特定于领域的优化。第二阶段允许编译器利用专门的后端硬件特性执行优化。正是在第二阶段，恩智浦增加了对Arm的专门支持®皮质®-M核和Cadence®Tensilica®支持HiFi 4 DSP，分别利用Arm CMSIS-NN和HiFi NN库加速性能。

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图

eIQ®eIQ®Inference with Glow NN

基于辉光神经网络的eIQ<sup>®</sup>推理

特性

  • 支持i.m mx RT600, i.m mx RT1050, i.m mx RT1060等跨界mcu
  • 支持边缘推理，显著降低延迟和更小的二进制大小
  • 利用CMSIS-NN和Cadence®HiFi神经网络库加速神经网络算子
  • 在MCUXpresso SDK中交付
  • Glow是Facebook于2018年发布的一个开源社区项目，使用Apache License 2.0

支持设备

  • i.MX-RT600：i.m mx RT600跨界MCU与Arm®皮质®-M33和DSP核心
  • i.MX-RT1050：i.m mx RT1050交叉MCU与Arm®皮质®m7核心
  • i.MX-RT1060：i.m mx RT1060交叉MCU与Arm®皮质®m7核心
  • i.MX-RT1064：i.m mx RT1064交叉MCU与Arm®皮质®m7核心
  • i.MX-RT1170：i.m mx RT1170第一个GHz交叉MCU与Arm®皮质®-M7和Cortex-M4 Cores
  • i.MX-RT1160：i.m mx RT1160跨界高性能MCU与Arm®皮质®-M7和Cortex-M4 Cores

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