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如何在RK3576開發(fā)板上運(yùn)行TinyMaix :超輕量級推理框架--基于米爾MYD-LR3576開發(fā)板

http://m.sharifulalam.com 2025-07-25 11:45 來源:米爾電子

本文將介紹基于米爾電子MYD-LR3576開發(fā)平臺部署超輕量級推理框架方案:TinyMaix

摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-短笛君

TinyMaix 是面向單片機(jī)的超輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫,即 TinyML 推理庫,可以讓你在任意低資源MCU上運(yùn)行輕量級深度學(xué)習(xí)模型。

關(guān)鍵特性

核心代碼少于 400行

(tm_layers.c+tm_model.c+arch_cpu.h),

代碼段(.text)少于3KB

低內(nèi)存消耗

支持 INT8/FP32/FP16 模型,實(shí)驗(yàn)性地支持 FP8 模型,支持 keras h5 或 tflite 模型轉(zhuǎn)換

支持多種芯片架構(gòu)的專用指令優(yōu)化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V

友好的用戶接口,只需要 load/run 模型

支持全靜態(tài)的內(nèi)存配置(無需 malloc )

同樣地也可以部署到MPU平臺上

RK3576平臺相較于RK3588其主要縮減了四個(gè)A76大核改成了A72

GPU也由原來的G610 MC4減為了G52MC3

NPU功能保持變不變,均為6Tops

視頻編解碼也略有縮減

其余各接口也砍掉了一部分

主打極致性價(jià)比方案

說回正題,要運(yùn)行TinaMaix 只需要簡單幾個(gè)步驟即可運(yùn)行。

首先確保系統(tǒng)安裝了cmake gcc make工具:

克隆存儲庫[GitHub - sipeed/TinyMaix: TinyMaix is a tiny inference library for microcontrollers (TinyML).]

運(yùn)行mnist手寫數(shù)字識別任務(wù)

cd examples/mnistmkdir buildcd build cmake ..make./mnist

整個(gè)流程跑完僅僅需要0.14ms

可以看到soc平臺強(qiáng)大的算力

mbnet

是適用于移動(dòng)手機(jī)設(shè)備的簡單圖像分類模型,不過對單片機(jī)來說也稍微困難了些。

例程里的模型是 mobilenet v1 0.25,輸入 128x128x3 的RGB圖像,輸出1000 分類的預(yù)測。

它需要至少 128KB SRAM 和 512KB Flash。

mkdir buildcd buildcmake ..make./mbnet

運(yùn)行1000分類,耗費(fèi)資源如下:

param “481,9 KB,0PS13,58 M0PS, buffer 96 0 KB

vww測試,主要是將圖片信息轉(zhuǎn)化為數(shù)組格式提供給網(wǎng)絡(luò)輸入。

手寫數(shù)字識別的例程也是十分簡單,只需要:

庫文件已經(jīng)是高度封裝且兼容,所以很輕松地就可以在linux以及其它平臺上移植,在RK3576這種高性能soc的加持下,可以發(fā)揮出更大的優(yōu)勢。

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