RISC-V 마이크로컨트롤러에서 DCGAN을 구현하여 64x64 고양이 얼굴을 생성합니다.
이 글에서는 CH32H417 이중 코어 RISC-V 마이크로컨트롤러에서 DCGAN을 실행하여 64x64 고양이 얼굴 이미지를 생성한 과정을 공유합니다. 모델은 12.6M 파라미터로 구성되어 있으며, 순수 C로 작성된 추론 엔진을 사용합니다. SD 카드에서 레이어 가중치를 불러오며 총 512KB의 SRAM에서 작업이 이루어지며, 이미지 한 장을 생성하는 데 26초가 소요됩니다. 이 과정에서 양자 랜덤 데이터를 사용해 z 벡터를 시드하고, 생성된 고양이는 '동기 부여' 또는 '비동기 부여'로 분류됩니다.
Implementing DCGAN on a RISC-V microcontroller to generate 64x64 cat faces.
This article shares the implementation of a DCGAN on a dual-core RISC-V microcontroller, CH32H417, generating 64x64 cat faces. The model consists of 12.6M parameters with a pure C inference engine. Layer weights are streamed from an SD card, and a total of 512KB SRAM is used, taking 26 seconds to generate one image. Quantum random data is used for seeding the z vector, and the generated cats are classified based on motivation.