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DESCRIPTION:隨著機器學習這幾年在各領域的蓬勃發展，AI 開
 發者們也逐漸想在 MCU 上運行 AI Model ，而 TinyML 社群因此
 孕育而生，匯集了 MCU/MPU 硬體、系統軟體、模型開發者
 、應用開發者來研討如何強化 ML 在 Tiny Devices 的各式機
 會。另一方面， AI Benchmark 的組織 MLCommons 也注意到 AI 開
 發者們在 Tiny Devices 上的需求，而開發了 MLPerf Tiny ，其
 為目前用來測量 AI on MCU 上最權威的 benchmark，AI developer
 在挑選 MCU 時，首重的就是 MLPerf Tiny 跑分的成績。Skymizer
  在今年六月公佈的 MLPerf Tiny 上 ONNC 的跑分成績在所有的
  benchmarks上，效能與記憶體使用量均優於 MicroTVM。我們使
 用了兩種不同的 MCU – STM 與新唐 – 搭上兩種不同的作
 業系統 Zephyr 與 mbedOS，在效能上達到 6%~33% 不等的優勢。
 \n\n在本篇演講裡，我們會先介紹 TinyML 社群以及市場趨
 勢，再來介紹 Skymizer 參與 MLPerf Tiny 的經驗、與 ONNC 如何
 以編譯器的角度來優化 AI Model 在硬體上運行的效能。
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SUMMARY:ONNC on TinyML - Enhance MLPerf Tiny scores with ONNC - Luba Tang\,
  謝政道\, Peter Chang
URL:https://pretalx.coscup.org/coscup-2023/talk/KZZWTS/
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