Generación automática de código mediante microTVM para sistemas empotrados
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2025
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La inteligencia artificial ha demostrado en los últimos años ser una pieza clave en el futuro de nuestra sociedad. En su imparable avance, enfrenta serios desafíos computacionales, entre los que se encuentra su integración en dispositivos con recursos especialmente limitados. Con el propósito de facilitar la resolución de este problema, existen una serie de herramientas capaces de optimizar la generación de código adaptado a dispositivos embebidos. En este trabajo se analiza el potencial de una de estas herramientas, MicroTVM, con el fin de determinar su utilidad y aprovechamiento de las últimas innovaciones en las arquitecturas hardware. Para ello, se analiza su impacto en el rendimiento sobre dos microcontroladores ampliamente utilizados en la actualidad y basados en la arquitectura ARM.
Artificial intelligence has proven to be a key component in the future of our society in recent years. In its unstoppable advance, it faces serious computational challenges, among which is its integration into devices with especially limited resources. To help solving this problem, there are a number of tools capable of optimizing code generation adapted for embedded devices. This paper analyzes the potential of one such tool, MicroTVM, to determine its utility and its leverage of the latest innovations in hardware architectures. To do this, its impact on performance is analyzed on two widely used microcontrollers based on the ARM architecture.
Artificial intelligence has proven to be a key component in the future of our society in recent years. In its unstoppable advance, it faces serious computational challenges, among which is its integration into devices with especially limited resources. To help solving this problem, there are a number of tools capable of optimizing code generation adapted for embedded devices. This paper analyzes the potential of one such tool, MicroTVM, to determine its utility and its leverage of the latest innovations in hardware architectures. To do this, its impact on performance is analyzed on two widely used microcontrollers based on the ARM architecture.
Description
Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2024/2025.
El código empleado en la realización de este trabajo se puede encontrar en el siguiente enlace: https://github.com/Jaimepas77/TFM.