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讓數(shù)值算法在Arm edge端跑的更快

CMSIS DSP 庫(kù)作為高度優(yōu)化的嵌入式系統(tǒng)數(shù)字信號(hào)計(jì)算庫(kù)一直以來(lái)深受廣大開(kāi)發(fā)者所喜愛(ài)，隨著人工智能(Artificial Intelligence )逐步向Edge端擴(kuò)展，Edge端的數(shù)字計(jì)算負(fù)載也越來(lái)越大，為了緩解計(jì)算的壓力，各種框架也在Edge端采用CMSIS DSP庫(kù)進(jìn)行優(yōu)化加速。科學(xué)計(jì)算環(huán)境和嵌入式開(kāi)發(fā)環(huán)境有很大的區(qū)別，比如科學(xué)計(jì)算往往采用Python，SCIPy，Matlab,而這些環(huán)境一般是無(wú)法在低功耗嵌入式環(huán)境，特別是MCU下運(yùn)行。由于目的不同，二者之間的使用方法也存在一些差異。比如：

歸一化函數(shù)可能不一致
內(nèi)存布局可能不一致
特定算法實(shí)現(xiàn)是基于浮點(diǎn)還是定點(diǎn)

這些差異決定了，科學(xué)計(jì)算環(huán)境中的很多模型，算法沒(méi)法在嵌入式環(huán)境中直接使用。為了解決這個(gè)問(wèn)題,CMSIS DSP開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，基于Numpy開(kāi)發(fā)了一套CMSIS DSP庫(kù)的封裝接口。有了這套接口，在將你的數(shù)值算法移植到嵌入式系統(tǒng)前，你可以用CMSIS DSP python封裝逐步替換你的算法，最終你就可以在PC上完成嵌入式系統(tǒng)的算法移植過(guò)程。

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摘自arm官網(wǎng)