ENAS：面向微控制器的 TinyML 硬件感知 NAS 框架
原文标题：ENAS: An Efficient Hardware-Aware Neural Architecture Search Framework for TinyML on Resource-Constrained Microcontrollers
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论文提出 ENAS，一个无需 GPU 即可高效运行的硬件感知神经架构搜索框架，结合静态可行性检查、支持多种模块的单元搜索空间与三阶段混合搜索策略。在 Visual Wake Words 与 Melanoma Cancer 两个 TinyML 基准上，搜索时间分别加速 2.41 倍与 1.70 倍，且所选模型峰值激活 RAM 显著更低。在 STM32H743 上达到 79.4% 测试准确率，框架已开源。
- 问题
- 微控制器上跑 TinyML 时，NAS 依赖 GPU 且激活 RAM 受限。
- 方法
- 静态可行性检查加单元搜索空间与三阶段混合搜索（随机→top-K→变异），无需 GPU。
- 结果
- Visual Wake Words 与 Melanoma Cancer 搜索分别加速 2.41×、1.70×；STM32H743 上 79.4% 准确率，超 CPU 贪心基线 2.6 个点。
- 影响
- 让无 GPU 的嵌入式团队也能做硬件感知 NAS，直接降低 MCU 模型选型门槛。
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ENAS无需GPU做TinyML硬件感知NAS，搜索加速最高2.41倍且峰值RAM更低。
- •结合静态可行性检查、支持标准/深度可分离/瓶颈块的单元搜索空间与三阶段混合搜索策略
- •在Visual Wake Words与Melanoma Cancer上搜索时间分别加速2.41倍与1.70倍
- •在8款微控制器（20KB至1MB SRAM）与9种输入分辨率上评估
- •STM32H743上达79.4%测试准确率，比仅CPU贪心基线高2.6个百分点
- •所选模型峰值激活RAM显著更低，这是微控制器部署的绑定约束
为什么重要：面向资源受限开发环境，无需GPU即可做硬件感知NAS，降低TinyML模型定制的门槛。
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