意法AI開發工具支援深度量化神經網路

STM32Cube.AI將預先訓練好的神經網路轉換成STM32微控制器，其可以執行優化的C語言程式碼，是充分利用嵌入式產品有限的記憶體容量，以及運算能力所開發出的尖端人工智慧解決方案重要工具，將人工智慧從雲端轉移到邊緣裝置，能夠為應用帶來優勢，其中包括原生隱私保護、確定性即時回應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智慧還有助於優化雲端運算使用率。

現在，透過支援qKeras或Larq等深度量化輸入格式，開發者可以進一步降低神經網路程式碼量、記憶體占用和回應延遲，這些優勢為邊緣人工智慧提供出更多潛力，包括經濟型應用和成本考量應用。因此，開發者可以打造邊緣裝置，例如，兼具功能和性能之電池續航更長的自供電物聯網端點。從超低功耗Arm Cortex-MCU微控制器，到利用Cortex-M7、M33和Cortex-A7內核心的高性能產品，意法半導體的STM32系列為開發者提供了許多適合的硬體平台。

STM32Cube.AI 7.2.0版還增加了對TensorFlow 2.9模型的支援、改善內核心性能，亦新增scikit-learn機器學習演算法和開放神經網路交換(Open Neural Network eXchange, ONNX)運算子。