由于計算機體系結構的革命性發展以及人工智能和機器學習應用的突破性進展，嵌入式開發中的嵌入式系統技術正在經歷一個轉型時期。
根據設計，機器學習模型使用大量資源，并需要強大的計算機基礎設施。因此，它們通常是具有更多資源的運行設備，如PC或云服務器，在這些設備上數據處理是高效的。由于機器學習和高級算法的最新發展，機器學習應用程序、ML框架和處理器計算能力現在可以直接部署在嵌入式設備上。這被稱為嵌入式機器學習(E-ML)。
使用嵌入式機器學習技術，處理過程更接近傳感器收集數據的邊緣。這有助于消除帶寬和連接問題、通過互聯網傳輸數據的安全漏洞以及數據傳輸功耗等障礙。此外，它支持使用神經網絡和其他機器學習框架，以及信號處理服務、模型構建、手勢識別等。根據最大化市場研究小組的報告，2021至2026年間，嵌入式人工智能的全球市場預計將以5.4%的復合年增長率擴張，達到約388.7億美元。
1.嵌入式機器學習的基本概念
今天，在嵌入式開發中，嵌入式計算系統正在迅速擴展到人類事業的各個領域，在可穿戴健康監控系統、無線監控系統、物聯網(IoT)網絡系統、家庭自動化智能設備以及汽車防抱死制動系統等領域都有實際應用。
用于嵌入式平臺的常見ML技術包括SVM（支持向量機）、CNN（卷積神經網絡）、DNN（深度神經網絡），k-NNs（k-Nearest Neighbour）和Naive Bayes。使用這些技術進行有效的訓練和推理需要大量的處理和存儲資源。即使有深度緩存內存結構、多核改進等，通用CPU也無法處理深度學習模型的高計算需求。可以通過利用諸如GPU和TPU處理器的資源來克服這些限制。這主要是因為復雜的線性代數計算（如矩陣和向量運算）是非平凡的深度學習應用程序的組成部分。深度學習算法可以在GPU和TPU上非常有效和快速地運行，這使它們成為理想的計算平臺。
在嵌入式硬件上運行機器學習模型被稱為嵌入式機器學習。后者根據以下基本原則工作：當模型執行和推理過程發生在嵌入式設備上時，ML模型（如神經網絡）的訓練發生在計算集群或云中。與普遍的觀點相反，事實證明，深度學習矩陣運算可以在CPU能力受限的硬件上，甚至在16位/32位微控制器上有效執行。在嵌入式開發中，使用極小硬件（如超低功耗微控制器）運行ML模型的嵌入式機器學習類型稱為TinyML。
機器學習方法可分為三大類：強化學習、無監督學習和監督學習。在監督學習中，可以學習標記數據；在無監督學習中，可以發現未標記數據中的隱藏模式；在強化學習中，系統可以通過試錯方法從其直接環境中學習。學習過程被稱為模型的“訓練階段”，它經常利用具有大量處理能力的計算機架構（如幾個GPU）來執行。然后將訓練后的模型應用于新數據，以在學習后做出智能決策。實現的推理階段被稱為這個過程。物聯網和移動計算設備，以及處理資源有限的其他用戶設備，通常用于進行推斷。
2.機器學習技術
嵌入式機器學習的應用領域
智能傳感器系統
機器學習技術在嵌入式傳感器網絡系統中的有效應用引起了極大的興趣。許多機器學習算法，包括GMM（高斯混合模型）、SVM和DNN，正在移動自組織網絡、智能穿戴系統和智能傳感器網絡等重要領域得到了實際應用。
異構計算系統
包含多種類型處理核心的計算機系統被稱為異構計算系統。在嵌入式開發中，大多數異構計算系統被用作加速單元，以將計算要求較高的任務從CPU轉移并加快系統速度。異構多核架構是一個應用領域，在該領域中，為了加快計算成本高昂的機器學習技術，中間件平臺將GPU加速器集成到現有的基于CPU的架構中，從而提高ML數據模型集的處理效率。
嵌入式FPGA
由于其低成本、高性能、能源經濟性和靈活性，FPGA在計算行業中越來越受歡迎。它們經常用于預實現ASIC架構和設計加速單元。使用FPGA和基于OpenCL的FPGA硬件加速的CNN優化是FPGA架構用于加速機器學習模型執行的應用領域。
3.優勢
高效的網絡帶寬和功耗
在嵌入式硬件上運行的機器學習模型使直接從數據源提取特征和見解成為可能。因此，不再需要將相關數據傳輸到邊緣或云服務器，從而節省了帶寬和系統資源。微控制器是許多節能嵌入式系統中的一種，它們可以在不充電的情況下長時間運行。與在消耗大量電力的移動計算系統上執行的機器學習應用程序相比，TinyML可以在更大程度上提高嵌入式平臺的機器學習應用的電力自主性。
全面隱私
在嵌入式開發中，嵌入式機器學習無需在云服務器上進行數據傳輸和存儲。這降低了數據泄露和隱私泄露的可能性，這對于處理個人信息、醫療數據、知識產權（IP）信息和機密信息等敏感數據的應用程序至關重要。
低延遲
嵌入式ML支持低延遲操作，因為它消除了向云傳輸大量數據的需求。因此，當涉及到在各種工業場景中實現現場驅動和控制等實時用例時，嵌入式機器學習是一個很好的選擇。
嵌入式機器學習應用程序是使用能夠在資源有限的節點上創建和部署機器學習模型的方法和工具構建的。在嵌入式開發中，它們為希望最大化數據價值的企業提供了大量創新機會，它還幫助優化其機器學習應用程序的帶寬、空間和延遲。