发 帖  
原厂入驻New

[经验] 嵌入式神经网络有哪些挑战

2020-6-30 11:01:16  1136 嵌入式 神经网络
分享
0
  1、宽频限制以及嵌入式系统的计算能力
  NN需要大量数据,利用DDR在各层之间进行传输。如为卷积和完全连接数据重量来自DDR,数据传输极其庞大。在这些情况下,也要使用浮点精度。在许多情况下,相同网络用于处理多个ROI。虽然大型、高功耗电机器可执行这些任务,但嵌入式平台制定了严格的限制条件。为实现成本效益、低功率及最小规模,嵌入式解决方案使用少量数据,限制内存大小,通常以整数精度运行,这与浮点截然相反。
  2、竭力为嵌入式平台移植和优化NN
  向嵌入式平台移植预训练NN的任务相当耗时,需要有关目标平台的编程知识和经验。在完成初步发布后,还必须为特定平台进行优化,以实现快速和有效性能。
  这些挑战如果处理不当,将构成重大威胁。一方面,必须要克服硬件限制条件,以在嵌入式平台上执行NN。另一方面,必须要克服挑战的第二部分,以便快速达成解决方案,因为上市时间是关键。还原至硬件解决方案以加速上市时间也不是一个明智选择,因为它无法提供灵活性,并将快速成为发展进化神经网络领域中的障碍。

评论

高级模式
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容图片侵权或者其他问题,请联系本站作侵删。 侵权投诉
发经验
关闭

站长推荐 上一条 /7 下一条

快速回复 返回顶部 返回列表