機器學習(ML)正成為嵌入式設計人員開發或改進各種產品的標準要求。為滿足這一需求，Microchip(微芯)近日推出了全新的MPLAB?機器學習開發工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機器學習模型開發。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機(MCU)和微處理器(MPU)產品組合，助力開發人員快速高效地添加機器學習推理。

Microchip開發系統業務部副總裁Rodger Richey表示：“機器學習是嵌入式控制器的新常態，與依賴云通信進行處理的系統相比，在邊緣利用機器學習可使產品更高效、更安全、功耗更低。Microchip獨特的集成解決方案專為嵌入式工程師設計，是首款不僅支持32位MCU和MPU，還支持8位和16位器件的解決方案，可實現高效的產品開發。”

機器學習通過使用一套算法，從大型數據集中分析和生成模式，以支持決策。與人工處理相比，機器學習通常更快、更容易更新和更準確。Microchip客戶可以利用這套新工具，啟用預測性維護解決方案，以準確預測各種工業、制造、消費和汽車應用中所用設備的潛在問題。

MPLAB機器學習開發工具包可幫助工程師構建高效、小尺寸的機器學習模型。在AutoML的支持下，該款工具包消除了許多重復、繁瑣和耗時的模型構建任務，包括提取、訓練、驗證和測試。它還提供了模型優化功能，以滿足MCU和MPU的內存限制要求。

當與MPLAB X集成開發環境(IDE)結合使用時，新工具包可提供一個完整的解決方案，幾乎沒有任何機器學習編程知識的人員也能輕松實施，從而節省了聘請數據科學家的成本。同時，它也具備先進功能，能滿足經驗豐富的機器學習設計人員的需求。

Microchip還提供從TensorFlow Lite中提取模型并將其用于任何MPLAB Harmony v3項目的選項。MPLAB Harmony v3是完全集成的嵌入式軟件開發框架，提供靈活、可互操作的軟件模塊，以簡化增值功能的開發，縮短產品的上市時間。此外，VectorBlox? Accelerator 軟件開發工具包(SDK)利用 PolarFire? FPGA 提供了基于卷積神經網絡(CNN)的最節能的人工智能/機器學習(AI/ML)推理功能。

MPLAB 機器學習開發工具包提供了必要的工具，旨在設計和優化運行機器學習推理的邊緣產品。

文章來源：Microchip(微芯)

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