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Neue Chancen durch Compiler

Mithilfe von Compilern lassen sich Machine-Learning-Modelle selbst auf sehr kleinen Prozessoren ausführen. Dadurch ergeben sich neue Anwendungsmöglichkeiten für die Logistik.

Der Goldfisch macht einen großen Sprung hinüber in das andere Glas – für ihn ergeben sich neue Chancen. Auch Compiler liefern neue Möglichkeiten. Bild: stockphoto graf/AdobeStock
Der Goldfisch macht einen großen Sprung hinüber in das andere Glas – für ihn ergeben sich neue Chancen. Auch Compiler liefern neue Möglichkeiten. Bild: stockphoto graf/AdobeStock
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Matthias Pieringer
Systeme

Speziell auf Systemen mit beschränkten Ressourcen führt der Wunsch Machine-Learning-(ML)-Modelle auszuführen zu neuen Herausforderungen. Für das Training von ML-Modellen kann man zwar auf gängige Softwareframeworks zurückgreifen, auf kleinen Zielsystemen lassen sich solche Frameworks allerdings nicht ohne Umwege für die Ausführung der Modelle nutzen. Dieser Herausforderung kann man mit speziellen Bibliotheken und Compilern begegnen. Mithilfe dieser ist die Ausführung von ML-Modellen auch auf sehr kleinen Prozessoren realisierbar, wodurch sich zukünftig auch in der Logistik neue Anwendungsmöglichkeiten ergeben.

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Artikel Neue Chancen durch Compiler
Seite 24 bis 25 | Rubrik MACHINE LEARNING
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