MindSpore在LiteOS端侧AI技术实践及探索
当liteos遇上mindspore，为物联网插上ai的翅膀
来源：嵌入式资讯精选
9月10日，在2020年中国嵌入式技术大会，嵌入式人工智能技术与应用分论坛上，华为mindspore端侧开发专家翟智强做了精彩分享，演讲主题为《mindspore在liteos端侧ai技术实践及探索》。讲解了在物联网端侧资源受限、硬件种类繁多、指令差异化较大等多种挑战下，mindspore结合liteos在模型压缩、性能优化、流水线处理等方面的一些工程化实践，以及在混合精度量化、硬件平台自适应等方向的技术探索
mindspore是华为自研的全场景训练推理一体化深度学习框架和平台，覆盖了云、手机、iot等各个领域ai技术，liteos是轻量级物联网操作系统。
在过去，一些ai算法的训练和推理都是在云上或者服务器上去实现的，但是随着手机、可穿戴、物联网等终端设备硬件计算能力的不断提升，以及算法模型设计本身的演进，大小更小、能力更强的模型逐渐能够部署到端上运行。在最贴近数据源头的设备侧实现机器学习，减少了端侧与云（服务）侧的数据传输，降低了响应时延，可以大大提升用户的体验。
端侧ai及其面临的挑战
为了解决端侧ai及其面临的挑战，我们推出了liteos+ mindspore lite 面向物联网端侧的轻量级ai解决方案，突破端侧设备资源受限、算力低等限制，设计提供超轻量级ai推理解决方案，帮助开发者快速部署ai模型，满足智能设备端侧ai应用需求，提升mobile& iot解决方案的竞争力。
基于liteos的端侧ai框架图
liteos 现已集成 mindspore 轻量级ai推理框架，在liteos studio中输入模型文件，例如人脸识别、指纹识别等模型文件，mindspore进行模型解析、优化，生成模型ai代码，再链接预置算子库后与liteos工程进行编译，即可将ai模型快速部署到端侧实现端侧ai推理。
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