预计AI方面推理芯片需求马上将超过训练的芯片需求，端侧会有越来越多的ML应用落地。你是否在mcu上做过ML设计？
以下是基于参考文章中的相关信息进行的分享：
目前国内工业控制、可穿戴设备等领域正趋向于将AI/ML模型尽可能地靠近数据生成源，以实现更快速、更便宜和更节能的处理。这一趋势推动了在MCU上部署AI/ML模型的需求增长。
与云端或边缘设备相比，MCU在功耗、体积和成本方面具有显著优势，因此成为实现端侧AI应用的重要平台。
MCU上的ML设计挑战：
ML模型通常需要在计算资源有限的MCU上运行，因此需要进行适当的优化和压缩，以适应MCU的硬件特性。
为了避免浮点计算和提高效率，需要将ML模型进行量化，即将模型参数从浮点数转换为定点数。这需要在保持模型精度的同时降低计算复杂度和存储需求。
将ML模型转换为MCU可执行的代码需要高效的编译器和构建链。这要求编译器能够生成体积小、运行速度快且高效的代码。
端侧应用通常面临网络安全挑战，需要确保系统具备远程更新的能力并保护敏感数据。
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