TinyML: Current Progress, Research Challenges, and Future Roadmap

TinyML: tiny in size, BIG in impact!This paper highlights the current progress, challenges and open research opportunities in the domain of tinyML, benchmarking, and emerging applications for Edge-AI.

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 1303 - 1306
Hlavní autoři: Shafique, Muhammad, Theocharides, Theocharis, Reddy, Vijay Janapa, Murmann, Boris
Médium: Konferenční příspěvek
Jazyk:angličtina
Vydáno: IEEE 05.12.2021
Témata:
Benchmark testing
Benchmarking
Deep Learning
Design automation
Edge-AI
Machine Learning
TinyML
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Popis
Shrnutí:TinyML: tiny in size, BIG in impact!This paper highlights the current progress, challenges and open research opportunities in the domain of tinyML, benchmarking, and emerging applications for Edge-AI.
DOI:10.1109/DAC18074.2021.9586232