嵌入式平台已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，彻底改变了我们的技术交互。这些平台配备了深度学习算法，开启了一个充满可能性的世界，使智能设备、自主系统和智能应用成为可能。因此，在嵌入式平台上部署深度学习算法至关重要。它涉及优化和调整深度学习模型的过程，以便在资源受限的嵌入式系统（如 微控制器、FPGA 和 CPU）上高效运行。此部署过程通常需要模型压缩、量化和其他技术，以在不牺牲性能的情况下减小模型大小和计算要求。
全球嵌入式系统市场经历了快速扩张，预计到2023年将达到1700.4亿美元。根据优先研究调查，预计它将继续上升轨迹，估计到 2032 年将达到约 2586 亿美元。2023年至2032年期间的预测复合年增长率（CAGR）约为4.77%。市场分析中出现了几个关键见解。2022年，北美成为主导地区，占总收入份额的51%，而亚太地区则占24%的可观份额。在硬件平台方面，ASIC 细分市场占有 31.5% 的可观市场份额，微处理器细分市场在 2022 年占据了 22.3% 的收入份额。
与传统计算系统相比，嵌入式平台的内存、处理能力和能源资源有限。因此，在这些平台上部署深度学习算法需要仔细考虑硬件约束以及准确性和资源利用率之间的权衡。
部署包括将经过训练的深度学习模型转换为与目标嵌入式平台兼容的格式。这涉及将模型转换为特定于框架的格式或针对特定硬件加速器或库对其进行优化。
此外，在嵌入式平台上部署深度学习算法通常涉及利用硬件加速技术，如 GPU 加速、专用神经网络加速器或定制硬件设计，如 FPGA 或 ASIC。这些硬件加速器可以显著提高深度学习算法在嵌入式平台上的推理速度和能效。深度学习算法在嵌入式平台上的部署通常包括以下内容。
在各种嵌入式平台上部署深度学习模型。
优化嵌入式部署的深度学习模型
在嵌入式平台上部署 深度学习算法 需要仔细的优化和调整。模型压缩、量化和修剪技术有助于减小模型的大小和计算要求，而不会影响性能。
嵌入式部署的硬件注意事项
了解嵌入式平台的独特硬件约束对于成功部署至关重要。需要仔细分析可用内存、处理能力和能量限制等因素。选择能够有效利用目标嵌入式平台资源的深度学习模型和架构对于最佳性能和效率至关重要。
转换和调整嵌入式系统的模型
将经过训练的深度学习模型转换为与嵌入式平台兼容的格式是部署过程中的关键步骤。通常使用特定于框架的格式，例如TensorFlow Lite或ONNX。此外，调整模型以利用专用硬件加速器（如 GPU、神经网络加速器）或定制设计（如 FPGA 或 ASIC）可以显著提高嵌入式平台上的推理速度和能效。
实时性能和延迟限制
在嵌入式系统领域，实时性能和低延迟至关重要。深度学习算法必须满足特定应用的时序要求，确保推理过程的快速高效执行。平衡实时需求与嵌入式平台的有限资源需要仔细的优化和微调。
如果部署的模型不满足所需的性能或资源约束，则可能需要迭代优化过程。这可能涉及进一步的模型优化、硬件调整或算法更改，以提高已部署深度学习算法的性能或效率。
在整个部署过程中，重要的是要考虑实时要求、延迟约束和应用程序的特定需求等因素，以确保部署的深度学习算法在嵌入式平台上有效运行。
用于部署深度学习算法的框架和工具
已经出现了一些框架和工具，以促进深度学习算法在嵌入式平台上的部署。TensorFlow Lite，PyTorch Mobile，Caffe2，OpenVINO和ARM CMSIS-NN库是流行的选择，提供优化的库和运行时环境，以便在嵌入式设备上高效执行。
- 自动驾驶汽车： 自动驾驶汽车严重依赖使用卷 积神经网络 （CNN）或 递归神经网络 （RNN）等深度学习技术训练的计算机视觉算法。这些系统处理安装在自动驾驶汽车上的摄像头的图像，以检测过马路的行人、路边停放的汽车、骑自行车的人骑行等物体，并根据这些物体执行自动驾驶汽车的动作。
- 医疗保健和远程监控： 医疗保健： 深度学习在医疗保健行业正迅速获得关注。例如，可穿戴传感器和设备利用患者数据提供对各种健康指标的实时洞察，包括整体健康状况、血糖水平、血压、心率等。这些技术利用深度学习算法来分析和解释收集的数据，为监测和管理患者状况提供有价值的信息。
未来趋势和进步
未来在嵌入式平台上部署深度学习算法方面将取得令人振奋的进步;边缘计算以 AI 为边缘，可实现实时决策并减少延迟。深度学习与物联网 （IoT） 设备的集成进一步扩展了嵌入式 AI 的可能性。预计还将为嵌入式平台上的深度学习算法量身定制的定制硬件设计，以提供更高的效率和性能。
在嵌入式平台上部署深度学习算法涉及一个结构化过程，该过程可以优化模型、考虑硬件约束并满足实时性能要求。通过遵循此过程，企业可以在资源受限的系统上利用人工智能的力量，推动创新、简化运营并提供卓越的产品和服务。采用这项技术使企业能够解锁新的可能性，从而在当今人工智能驱动的世界中实现可持续增长和成功。
此外，实时性能要求和延迟约束是在嵌入式平台上部署深度学习算法的关键考虑因素，推理过程的有效执行取决于这些平台。