STM32N6高性能微控制器的人工智能(AI)生态系统,配备神经网络加速器。
功能
• STM32Cube.AI (X-CUBE-AI):
– 用于优化神经网络模型的桌面工具(STM32CubeMX的插件)。
– 为STM32微控制器自动生成C代码。
• ST Edge AI开发者云 (STEDGEAI-DC):
– 在线平台,用于在托管于在线板农场的STM32板上基准测试AI性能(推理时间、内存占用)。
– 为STM32微控制器自动生成C代码。
– 通过REST API实现流程自动化。
• ST Edge AI核心 (STEdgeAI-Core):
– 用于优化神经网络模型的命令行界面(CLI)。
– 为STM32微控制器自动生成C代码。
• STM32模型动物园:
– 访问经过优化的AI模型集合,附带性能数据、即用型应用示例以及用于模型训练、评估、量化、基准测试和部署的脚本。
– 通过REST API利用ST Edge AI开发者云服务。
• 应用程序包:
– 访问针对多种AI应用优化的源代码。
– 在用户板上无缝实施。
• 入门示例代码:
– 简单的AI代码示例和教程,描述如何使用STMicroelectronics的Neural-ART加速器实现AI应用。
– 可选地与STM32模型动物园资源链接。
• 大量工具,满足用户的需求和目标
• 将Neural-ART加速器轻松集成到AI软件生态系统中,以实现最佳AI应用性能。
• 轻松访问模型选择、训练脚本和关键模型指标,直接用于基准测试。
• 使用Python™脚本(REST API)的ML基准测试自动化服务。
• 广泛的应用案例和应用代码示例,快速开始在MCU上使用AI。
• 原生支持各种深度学习框架,如Keras和TensorFlow™ Lite,以及支持所有可以导出到ONNX标准格式的框架,如PyTorch™、MATLAB®等。
• 免费且用户友好的许可条款。
描述
STM32N6 AI生态系统(STM32N6-AI)是意法半导体公司的一系列工具和资源,旨在支持在高性能STM32N6系列微控制器上开发和部署AI模型。
STM32N6微控制器(MCU)是首款搭载意法半导体公司专有的Neural-ART加速器神经处理单元(NPU)的微控制器,为AI/ML性能带来了重大飞跃。
STM32N6-AI工具旨在简化开发流程,并确保开发者能够实现最佳性能和效率。它们支持自带数据(BYOD)和自带模型(BYOM)两种方法,以适应用户最佳的开发实践和偏好。
STM32模型动物园(github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo)、ST边缘AI开发者云(STEDGEAI-DC)、STM32Cube.AI(X-CUBE-AI)和ST边缘AI核心(STEdgeAI-Core)等工具,激活了STM32N6在AI和计算机视觉(CV)应用方面的潜力。