AI嵌入式系统：算法优化与实现

本书介绍嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等，并在此基础上介绍了信号处理层面的优化、AI推理算法优化及基于神经网络的AI算法训练—推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化介绍了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二进制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；对基于神经网络的AI算法，阐述了如何将推理阶段