如何科学地对单片机进行AI性能测试：指标、方法与实战

目录

引言

一、 为什么单片机AI测试与众不同？

二、 核心测试指标体系

三、 测试环境搭建

四、 测试步骤详解

五、 结果分析与报告

六、 实战案例：图像分类模型在STM32上的测试

七、 总结

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引言

随着边缘计算的兴起，越来越多的AI模型被部署到资源受限的单片机上。一个模型在PC端表现优异，并不意味着在单片机上也能高效运行。因此，一套科学、全面的AI性能测试方法，对于产品选型、模型优化和性能瓶颈定位至关重要。本文将系统性地介绍如何为单片机进行AI性能测试。

一、 为什么单片机AI测试与众不同？

与传统PC或服务器不同，单片机测试的核心矛盾在于极其有限的资源与AI算力需求之间的平衡。测试目标不仅是“准不准”，更是“快不快”、“小不小”和“省不省”。

• 资源受限：有限的RAM、Flash存储空间和低主频的CPU。