关注我的公众号c137Lab获取更多相关内容
近年来，边缘AI的发展越来越快，各家MCU厂商摩拳擦掌，都想在人工智能的浪潮中分上一杯羹。一方面，是单片机越来越强大的性能和越来越低的功耗使得复杂算法在边缘的部署成为现实，另一方面，是算法的发展在合理的准确度损失下需求的算力越来越小。
完全可以预见的是，伴随着5G技术的发展，边缘AI也会在越来越多的领域落地，边缘AI已经开始在可穿戴设备、工业、汽车、物联网、仓库管理等领域取得了一定的成果，而这些成果会随其发展不断扩大到社会各个领域。
2018年初，ARM针对Cortex-M系列设备推出CMSIS-NN，基于CMSIS-NN内核的神经网络推理运算对于运行时间/吞吐量将会有4.6X的提升，而对于能效将有4.9X的提升。
今年，ARM推出Cortex-M55，其中增加了一个VPU(Helium)，这个技术是 Arm Cortex-M 内核的 M-Profile 矢量扩展，可提供高达 15 倍的机器学习性能和高达 5 倍的信号处理能力，单片机AI的春天，就要到来了。
接下来，就要介绍我们今天的主角——NanoEdge AI Studio了，这款由CartesiamAI推出的工具可以让你在完全没有数学、机器学习和数据科学的基础上创建属于自己的单片机AI模型。
在官网下载并注册免费试用License后，就可以进入NanoEdge AI Studio进行体验了，一目了然的界面，非常清爽，我们可以开始创建第一个模型。
接下来需要导入一些正常数据（正样本），支持TXT或者CSV格式的数据导入，在导入后会获得可视化的数据效果图。
之后再导入一些异常数据（负样本），如果没有负样本，也可以自己随意编造负样本。同样，也会获得和上一步相似的可视化图。
第三步就可以开始训练你的模型啦，完全不需要复杂的理论基础，只需要点一下就可以了，什么模型，什么调参，统统不需要啦。
在训练的时候，也会有可视化的训练过程，这个工具可以说是做的非常优秀，清爽的界面和可视化效果让我给出好评！
在训练完成后，就可以进行模型的仿真和部署了，选择自己准备好的测试数据（测试集），就可以进行测试了，这个工具训练出的模型还支持在单片机上实时进行训练，并且占用内存非常小，本人在体验过程中训练出的模型仅需要4kB的RAM就可以进行部署。
唯一遗憾的是，现在这款软件部署到单片机的功能只有付费License才可以使用，体验版只可以使用几款ST的官方开发板的Demo进行部署，经过本人的邮件询问，学生邮箱也拿不到可以部署的License。有开发板感兴趣的朋友可以自己试试哦。
顺便吐槽一下，这售价确实是不便宜呢。这套工具我个人的推荐还是体验一下其先进的功能就好，等到Cortex-M55的芯片上市，CMSIS-NN的实力将会有飞跃性的提升。
