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為機器學習模型 #個維度,就是要考慮如何為ml模型這只“大象”進行“”,也就是說要發展出相應的技術,能夠在微控制器上部署、運行“小型化”的機器學習推理模型 這種后的模型,需要滿足的條件包括: · 運行模型的終端功耗一般在mw級別,甚#
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這種寫入方式的存儲器,稱之為自旋轉移矩磁隨機存儲器(stt-mram:spin transfer torque mram) 與#代 mram 依靠磁場寫入的方式不同,這種方式是依靠自旋轉移矩效應,它利用電流來完成磁性薄膜的磁化方向翻轉,繼而實現不同的阻抗狀態
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與上文提到的aiot機器學習的基本范式一樣,tinyml也是要在云端收集數據并進行訓練,而不同之處則在于訓練后模型的優化和部署——為了適應mcu有限的計算資源,tinyml必須對模型進行“壓縮”,通過模型的蒸餾(distillation)、量化(quantization)、編碼(encoding)、編譯compilation一系列操作后才能部署到邊緣終端上
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第三代mram的自旋道矩磁隨機存儲器sot-mram,電流通過底層重金屬,產生自旋流并注入到自由層中,利用自旋軌道矩使自由層的磁化方向產生擾動,并結合多種方式讓磁化方向產生確定性的翻轉
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