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KW45B41Z-EVKへのAI/MLの実装

こんにちは、NXPコミュニティの皆さん、

私はKW45B41Z-EVK(Cortex-M33)向けのエッジAIアプリケーションを開発しており、このボード上で機械学習モデルを展開する際にアドバイスをいただきたいです。

KW45 SDKにはデフォルトでeIQ/TFLMミドルウェアが含まれていないため、私の計画は以下の通りです:

モデルトレーニング:eIQ Time Series Studio(eIQ TSS)を用いて時系列データのnクラス分類モデルを訓練します。KW45はeIQ TSSのターゲットとしてリストされていないため、モデルをエクスポートするターゲットプラットフォームとしてFRDM-MCXN947(Cortex-M33)を選択しました。
ランタイムデプロイ:FRDM-MCXN947 SDKのmiddleware/eiq/tensorflow-liteフォルダを私のKW45 SDKプロジェクトにポートし、CMSIS-NNと連携させます。

私の質問：

MCXN947 SDKからKW45 SDKへのeIQ TFLMミドルウェアの移植は有効でサポートされている方法でしょうか?
eIQ TSSでFRDM-MCXN947を選択することは、KW45上で動作するモデルを生成するのに適していますか?
KW45B41Z-EVKにAI/MLを実装するための、他に推奨されるワークフローやネイティブなワークフローはありますか？

ご協力いただきありがとうございます！
KW45B41Z-EVK KW45 EIQ-TFLITE-MICRO EIQ-ツールキット#AIML

Re: Implementing AI/ML on KW45B41Z-EVK

こんにちは、お元気でお過ごしでしょうか。

eIQ Time Series Studio (TSS) を使用している場合は、FRDM-MCXW71 からプロジェクトを移植することをお勧めします。eIQ TSSで公式にサポートされているターゲットであり、KW45ともソフトウェア互換性があります。両デバイスは同じCortex-M33コアアーキテクチャと似たメモリプロファイルを共有しているので、生成されるライブラリはあなたのハードウェアにかなり近いはずです。

FRDM-MCXN947のようにハードウェアプロファイルが大きく異なるデバイスをポーティング対象として使用する場合、両デバイス間の利用可能なRAMの違いや、MCXN947特有のNPU加速モデルの生成などにより互換性のないモデルを生成するリスクがあります。

お役に立てば幸いです！

よろしくお願いします、
ソフィア。