摘要：
TensorFlow Lite for Microcontrollers端口可连接到新思科技的DSP增强型DesignWare ARC EM和 HS处理器，支持在资源受限的边缘设备上部署各种机器学习应用
新的内存效率框架和优化的embARC机器学习推理软件库，可提高5倍以上的神经网络软件性能
新思科技（Synopsys,Inc., 纳斯达克股票代码：SNPS）今天宣布为谷歌的TensorFlow for Microcontrollers软件提供支持，该软件已针对新思科技的DSP增强型DesignWare® ARC®处理器IP进行了优化。TensorFlow Lite for Microcontrollers软件可在只有千字节的内存受限设备上运行，并为唤醒词检测、手势分类和图像分类等应用部署机器学习模型。TensorFlow Lite for Microcontrollers与ARC处理器IP相结合，使人工智能和低功耗物联网设备的开发人员能够在边缘高效部署机器学习推理功能，降低网络连接的延迟影响。
Himax Technologies总裁兼首席执行官Jordan Wu表示：“我们的WiseEye WE-I Plus ASIC平台，面向的是具有AI智能传感功能的电池供电型智能设备，需要非常节能的处理器解决方案。新思科技的DSP增强型ARC处理器支持TensorFlow Lite for Microcontrollers等热门机器学习框架，有助于简化和加快各种语音、图像和信号处理应用的开发。”
谷歌技术主管Pete Warden称：“TensorFlow Lite for Microcontrollers软件使开发人员能够快速生成机器学习模型，以便在低功耗设备上轻松部署神经网络。通过使用这款已针对新思科技ARC处理器优化的软件，用户能够在资源受限的设备上高效开发语音、手势分类及其他机器学习应用。”
TensorFlow Lite for Microcontrollers连接到ARC处理器的端口采用embARC机器学习推理(MLI)软件库，该软件库支持所有DSP增强型ARC EM和HS处理器，目前包括超低功耗的ARC EM5D、EM7D、EM9D和 EM11D 处理器以及高性能ARC HS45D和HS47D处理器。MLI软件库提供一组优化的基本内核，用于中小型机器学习模型的有效推理，这些内核的性能与TensorFlow Lite for Microcontrollers参考内核相比提高了5倍以上。作为一款免费的开源软件，embARC MLI通过embARC.org网站提供。
新思科技IP和战略营销高级副总裁John Koeter说：“电源效率和性能是在边缘设备上安装机器学习功能的关键要求。针对新思科技 DSP增强型ARC EM和ARC HS处理器优化TensorFlow Lite for Microcontrollers软件的端口，使开发人员能够加快为基于ARC处理器的AI和物联网嵌入式芯片设计部署设备端机器学习推理功能。”