边缘AI突破：在微型ARM芯片上实现神经网络吉他效果器实时推理

本文记录了一次硬核的嵌入式AI优化实践，成功将Neural Amp Modeler（NAM）神经网络模型移植到Daisy Seed（ARM Cortex-M7）这一微型微控制器上。为了突破硬件算力限制，开发者手写了针对小矩阵优化的GEMM内核，并直接操作汇编语言与DSP指令，从而在极低功耗的边缘设备上实现了高质量的实时音频处理。这不仅解决了吉他效果器的延迟问题，更验证了在MCU级别硬件上运行复杂AI模型的可行性，为TinyML和边缘计算的落地提供了极具参考价值的技术路径。