mit-han-lab/tiny-training
⭐⭐⭐☆☆ (3/5)
🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
On-Device Training Under 256KB Memory [NeurIPS'22]
这是一个来自MIT韩松实验室的开源项目，核心突破在于让深度学习模型能够在内存仅256KB的微控制器上完成训练，而非仅仅执行推理。传统上，模型训练依赖云端GPU，而边缘设备的内存可能比GPU小五万倍，这使得在IoT设备上直接学习变得极其困难。该项目通过系统与算法的协同设计，将训练所需内存压缩至PyTorch等框架的千分之一以下，同时在视觉唤醒词等任务上保持了相当的精度。