Polara-Keras2c: Supporting Vectorized AI Models on RISC-V Edge Devices
Notice bibliographique
Résumé
The rise of edge computing has introduced unique challenges for deploying efficient AI solutions in resource-limited environments. While traditional AI frameworks are powerful, they often fall short in meeting the requirements of edge computing, such as low latency, constrained computational power, and energy efficiency. This paper presents Polara-Keras2c, an optimized evolution of Keras2c designed specifically for edge computing. Polara-Keras2c enhances compatibility with bare-metal systems, incorporates RISC-V vector extension optimization, and is customized for the Polara architecture. By converting pre-trained Keras models into optimized C code for bare-metal execution on edge devices, Polara-Keras2c enables advanced AI models to operate efficiently in resource-constrained environments. The framework supports fixed-point arithmetic, achieving a minimal accuracy impact of only 0.03% when tested on the MNIST dataset, and offers a streamlined approach for rapid prototyping. Experimental results reveal that Polara-Keras2c achieves up to 4.81 times faster convolution processing with a$64\times 64$input size compared to scalar processing, significantly enhancing computational efficiency and reducing energy consumption. These capabilities position Polara-Keras2c as a transformative tool in real-time, energy-efficient AI processing for edge devices, pushing forward the evolution of edge computing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».