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Machine-Learning: Tensorflow Lite auf C64 portiert

Einem Entwickler ist es gelungen, das Machine-Learning-Framework auf einen Commodore 64 zum Laufen zu bringen. Der Kasten aus der Vergangenheit sorgt immer wieder für Überraschungen.

Von Hannah Klaiber
1 Min. Lesezeit
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Ein unterschätztes Relikt aus der Vergangenheit: der C64. (Bild: Tinxi / Shutterstock)

Der Entwickler Nick Bild hatte ein Ziel: Er wollte Tensorflow Lite auf einen uralten C64 portieren. Sein Vorhaben ist ihm durchaus geglückt, berichtet Golem. Bild habe das Machine-Learning-Framework Tensorflow Lite erfolgreich für einen C64 angepasst, „um dort das sogenannte Inferencing eines Modells auszuführen“.

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Diese abgespeckte Lite-Variante von Tensorflow bietet allerdings keine Möglichkeit zum Training der Modelle. Die Laufzeitumgebung soll nach Angaben von Golem auch noch auf einem ARM Cortex M3 laufen und nur 16 KByte Arbeitsspeicher belegen.

Vor seinem Projekt habe sich Bild in Anbetracht der Tatsache, dass Tensorflow Lite für Mikrocontroller auch auf stark „ressourcenbeschränkten Geräten“ läuft, gefragt, ob er das Modell-Inferencing auch auf einem Commodore 64 ausführen kann. Die Antwort auf seine Frage gab er sich mit der erfolgreichen Portierung quasi selbst.

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(Fast) alles ist möglich: Tensorflow Lite oder Bitcoin schürfen auf dem C64

Bilds Projekt ist durchaus ambitioniert und eigenwillig, aber nicht völlig abwegig. Immer wieder würden Bastler:innen auf die verrücktesten Ideen kommen, schreibt Golem und nennt das Schürfen von Bitcoin mit einem C64 als Beispiel dafür. Auch Youtube funktioniert auf uralten Kisten und Doom lässt sich selbst auf einem Taschenrechner zocken.

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Durch Tensorflow Lite habe Bild das trainierte Modell „auf einem Host-Rechner minimiert und in einem speziellen Format exportiert“. Dafür seien auf den Controllern dann C-Arrays für Modellstruktur und Parameter genutzt worden, die zusätzlich geparst wurden, um Operationen auf neuen Eingabe-Daten ausführen zu können. Den letzten Schritt des Interpreters habe Bild nicht direkt auf den C64 portiert. Dieser Schritt sei weiterhin einem Host-Rechner vorbehalten.

Den Code für Bild ambitioniertes Projekt findet ihr bei Github.

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