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黑曜石：在安全机器学习加速器上进行高效推断的协同状态空间探索
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
边缘智能通过在TrustZone中进行先进模型部署，解决了消费者物联网设备中的数据隐私问题。内存高效的管理方法支持内存密集型推理，提高推理速度3.13倍，降低功耗超过66.5%。
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关键要点
- 边缘智能通过在TrustZone中进行模型部署，解决了物联网设备的数据隐私问题。
- 提出了一种新方法，确保模型推理过程中的隐私保护。
- 设计了内存高效的管理方法，支持内存密集型推理，减少内存泄漏和冲突。
- 在受信任的操作系统中进行了32行代码的修改以实现优化。
- 使用了两个小型库（S-Tinylib和Tinylibm）来支持高效推理。
- 在Raspberry Pi 3B+上实现了原型，并使用轻量级DNN模型进行评估。
- 实验结果显示推理速度提高3.13倍，功耗降低超过66.5%。
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