概要：本文由“短笛君”测评，介绍了基于米尔电子MYD-YD9360商显板的TinyMaix轻量级神经网络推理库方案测试。测试涉及算力评估，通过MNIST手写数字识别、MBNET图像分类及CIFAR10示例，展示了TinyMaix在单片机上运行轻量级深度学习模型的能力，包括编译环境搭建、示例运行及性能数据。
深入探索TinyMaix轻量级神经网络推理库：基于米尔电子MYD-YD9360商显板的性能测试
在数字化浪潮的推动下，轻量级神经网络推理库成为了单片机领域的重要一环。本文旨在详细展示基于米尔电子MYD-YD9360商显板（搭载芯驰D9360国产开发板）的TinyMaix轻量级神经网络推理库方案的全面测试。
算力之巅：TinyMaix性能测试
TinyMaix，这款专为单片机设计的超轻量级神经网络推理库，如同TinyML推理库的璀璨明珠，赋予了单片机前所未有的深度学习模型运行能力。其开源地址位于：https://github.com/sipeed/TinyMaix
搭建环境：我们在Ubuntu18.04系统上完成了环境搭建，预先安装了cmake和make工具。由于网络原因，我们预先下载了必要的tar包并传输至板卡中解压。
首先，我们验证了cmake和make的版本，确保环境搭建无误。
cmake -version
make -version
随后，我们确认了文件路径，并避免了权限受限的路径。
MNIST：手写数字识别的巅峰
在MNIST示例中，我们测试了TinyMaix对于手写数字识别的能力。通过简单的指令，我们构建了MNIST示例，并运行了一张28×28的手写数字模拟图像。令人震惊的是，整个处理过程仅消耗了0.114毫秒！
MBNET：移动设备的图像分类新纪元
接着，我们转向MBNET示例，这是专为移动设备设计的简单图像分类模型。通过修改main.c文件、创建并切换至build文件夹，我们再次见证了TinyMaix的卓越性能。一张96×96×3的RGB图像，经过1000个分类的运算，整个过程耗时仅16.615毫秒！
CIFAR10：图像识别的前沿挑战
为了进一步挑战TinyMaix的性能极限，我们运行了CIFAR10 demo。这一测试不仅展示了TinyMaix在复杂图像识别任务中的能力，更彰显了其在边缘计算领域的巨大潜力。
米尔电子MYD-YD9360商显板，作为本次测试的基石，凭借其强大的性能和稳定性，为TinyMaix的卓越表现提供了有力支撑。
