探索MicroFlow：开源TinyML推理引擎的新突破

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在物联网设备和嵌入式系统逐渐普及的今天，TinyML 作为一种新兴的机器学习技术，越来越受到研究者和开发者的关注。TinyML 旨在将智能模型部署到资源受限的嵌入式设备中，从而在本地进行推理和计算，减少对云计算资源的依赖。这种本地化的计算方式不仅减少了延迟，还增强了数据隐私保护，使其在智能家居、医疗设备和工业自动化等领域拥有巨大的应用潜力。然而，由于嵌入式设备的计算能力和内存资源极为有限，传统的机器学习推理引擎往往无法满足需求，因此开发适用于资源受限环境的高效推理引擎成为了关键课题。 日前，由 Matteo Carnelos 等人提出的新型 TinyML 推理引擎——MicroFlow。这款基于 Rust 编程语言的推理引擎在实现内存安全的同时，采用了编译器优化技术，极大地提升了推理效率。我们将从 MicroFlow 的设计目标、架构特点、与现 ………………………………