当大模型塞进MCU,AIoT的算力密度谁定义?
当GPT-4级别的能力被压缩进几十MB的端侧存储,当百亿参数大模型在Cortex-M系列MCU上实现实时推理,当TinyML从"玩具Demo"变成"量产标配"——端侧AI不再是未来概念,而是当下每个硬件工程师必须面对的选型现实。 更紧迫的是"算力密度"的军备竞赛。联发科把端侧智能体能力做成可部署的工程体系,意法半导体的STM32N6加持AI手势识别并实时控制灵巧手,芯片厂商正在重新
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当GPT-4级别的能力被压缩进几十MB的端侧存储,当百亿参数大模型在Cortex-M系列MCU上实现实时推理,当TinyML从"玩具Demo"变成"量产标配"——端侧AI不再是未来概念,而是当下每个硬件工程师必须面对的选型现实。 更紧迫的是"算力密度"的军备竞赛。联发科把端侧智能体能力做成可部署的工程体系,意法半导体的STM32N6加持AI手势识别并实时控制灵巧手,芯片厂商正在重新
[ ](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDE0NTM0Nw==&mid=2649358184&idx=3&sn=83907863a30de303c57f3c565305c6bb&scene=21#wechat_redirect) 1998年5月,爱立信、IBM、英特尔、诺基亚与东芝五家科技巨头共同勾勒了一个宏大的愿景——