heliaPROFILER：適用於邊緣 AI 的週期精確效能分析

在嵌入式硬體上對 AI 工作負載進行效能分析，通常意味著必須使用零散的工具並進行手動分析，這會拖慢 優化 工作進度。 heliaPROFILER™ 將 該流程整合為單一自動化工作流程，讓開發人員能夠 找出 瓶頸，並比較各種優化策略，而無需自行拼湊工具組合。

開發邊緣人工智慧的團隊往往 無法 在未進行大量手動儀器化分析的情況下，無法判斷效能問題究竟源自模型、執行環境、編譯器，還是硬體。 heliaPROFILER™ 透過對標準 TFLM 進行效能分析，並搭配 heliaRT™ 及 heliaAOT™™ 透過相同的工作流程，讓開發人員能精確掌握 Ambiq 的優化措施在哪些環節發揮成效，並將時間投入於 進行優化 ，而非耗費心力建置效能分析基礎架構。

這表示 heliaPROFILER™ 能測量 實際發生的情況 ，而非估算值。透過 Apollo510 上的 PMU 計數器，以及早期 Apollo 硬體上的 DWT 週期計數，它能逐層報告模型實際消耗的週期數、指令數及快取事件數。

heliaRT™ 以及 heliaAOT™ 在 Ambiq 硬體上執行 AI 推論有兩種方式, 於e 作為一項規則ntime interpreter 以及一個用作預編譯器的版本。 heliaPROFILER™ 並非 執行 inference itself, 就是我a說明模型在標準 TFLM 下的表現， heliaRT，或 heliaAOT, 所以開發營運商可以比較這三種方案並做出選擇 鑽井平台ht 路徑為r 他們的r 應用程式.

是的。 heliaPROFILER™ 內建 Apollo 3、4 及 5 的平台定義，在 Apollo510 上可完全存取 Armv8-M PMU，並在 Apollo 3 和 4 上提供基於 DWT 的週期計數功能。

是的。 heliaPROFILER™ s支援 GCC、Arm 嵌入式編譯器 (ACfE）以及 Arm 嵌入式工具鏈（ATfE），因此開發人員可以以 同一模式進行效能分析，無需為每次比較而重新建置環境。

搭配選配的 Joulescope 整合後， heliaPROFILER™ 可是基於每次推論來測量功率與能耗，而非僅測量原始電流和電壓。這讓開發人員能直接在模型層級掌握能耗成本，使他們在開發階段便能更輕鬆地評估電池續航力的權衡取捨，而非在部署後才發現這些問題。

不。基於 YAML 的配置可讓效能分析執行過程 具有可重現性， 每次執行皆可自訂記憶體配置，且內建的結果比對功能能協助在 CI/CD 管道中偵測退化現象。這使得 heliaPROFILER™ 非常適合在整個專案過程中進行持續優化與回歸測試，而不僅僅是 初始 效能檢查。

heliaPROFILER™ 現已透過 Ambiq 的 GitHub 頁面取得。相關文件、入門指南及完整的命令參考，請參閱 heliaPROFILER 開發者中心中。