Un étudiant a réalisé l’implémentation de l’inférence du modèle YOLO26n entièrement à partir de zéro, en utilisant le langage assembleur ARM64 et C, sans s’appuyer sur des frameworks existants.
Ce projet de fin d’études de licence visait à approfondir la compréhension du fonctionnement des moteurs d’inférence de réseaux neuronaux modernes à un niveau bas. L’objectif était également d’explorer des techniques d’optimisation pour une exécution plus rapide et plus efficace de l’intelligence artificielle sur des appareils périphériques, tels que le Raspberry Pi 4.
L’implémentation inclut un moteur d’inférence développé en langage assembleur ARM64 et C. Des optimisations spécifiques ont été intégrées, notamment l’utilisation des instructions ARM NEON SIMD et la convolution Winograd. Cette approche permet de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents et d’améliorer potentiellement les performances sur des plateformes à ressources limitées.
Cette initiative met en lumière l’importance de l’optimisation matérielle pour l’avenir de l’IA embarquée.
Source : Reddit r/MachineLearning