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2.3T算力,真的強(qiáng)!1分鐘學(xué)會(huì)NPU開發(fā),基于NXP i.MX 8MP平臺(tái)!

發(fā)布時(shí)間:2025-1-25 14:08    發(fā)布者:Tronlong--
科技飛速發(fā)展,人工智能與工業(yè)領(lǐng)域的融合日益深入。NXP旗下的i.MX 8M Plus作為一款高端工業(yè)處理器,NPU算力高達(dá)2.3TOPS,正引領(lǐng)著工業(yè)智能化的浪潮,為眾多工業(yè)場(chǎng)景帶來了前所未有的變革潛力。

圖 1

i.MX 8M Plus NPU特性
i.MX 8M Plus的NPU支持INT16/INT32/FP16/FP32等多種數(shù)據(jù)類型,兼容性卓越,與TensorFlow Lite/Arm NN/ONNX Runtime/DeepViewRT等框架無縫對(duì)接。這一特性,為開發(fā)者們打造了一個(gè)極為豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng),更便利進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練工作,輕松應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的大數(shù)據(jù)運(yùn)算場(chǎng)景,無論是海量工業(yè)數(shù)據(jù)的分析處理,還是精準(zhǔn)智能決策的模型構(gòu)建,更加游刃有余。

i.MX 8M Plus NPU開發(fā)流程
第一步:模型開發(fā)
首先,從TensorFlow預(yù)訓(xùn)練模型庫中選擇一個(gè)合適的模型,或根據(jù)具體任務(wù)需求創(chuàng)建自定義模型。然后,收集和準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
第二步:模型訓(xùn)練
可通過eIQ Toolkit工具調(diào)整參數(shù)(如Weight initialization、Input size、Learning rate等)優(yōu)化模型性能,配置訓(xùn)練參數(shù)后,開始模型訓(xùn)練。
第三步:模型量化
可通過量化一個(gè)訓(xùn)練后的模型,減少其大小,并加快在NPU上的推理時(shí)間,實(shí)現(xiàn)最小的精度損失。

圖 2 開發(fā)流程示意圖

i.MX 8M Plus 典型工業(yè)應(yīng)用

圖 3

NPU開發(fā)案例演示
本文主要介紹基于i.MX 8M Plus的NPU開發(fā)案例,適用開發(fā)環(huán)境如下。
Windows開發(fā)環(huán)境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
虛擬機(jī):VMware15.5.5
開發(fā)環(huán)境:Ubuntu20.04.6 64bit
U-Boot:U-Boot-2022.04
Kernel:Linux-5.15.71-rt51
LinuxSDK:Real-Time Edge Software 2.5
硬件平臺(tái):創(chuàng)龍科技TLIMX8MP-EVM工業(yè)評(píng)估板(基于i.MX 8M Plus)
為了簡(jiǎn)化描述,本文僅摘錄部分方案功能描述與測(cè)試結(jié)果,詳細(xì)產(chǎn)品資料請(qǐng)掃描文末二維碼下載。
案例說明
案例基于預(yù)訓(xùn)練的TensorFlow Lite模型實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片中目標(biāo)對(duì)象的分類。TensorFlow Lite模型循環(huán)測(cè)試10次,統(tǒng)計(jì)出推理的平均處理耗時(shí)和幀率,獲取模型輸出的前五個(gè)標(biāo)簽及置信度打印至串口終端并通過HDMI顯示屏繪制標(biāo)簽及置信度概率最大的對(duì)象結(jié)果。
程序處理流程圖如下:

圖 4
案例演示
通過網(wǎng)線將評(píng)估板千兆網(wǎng)口ETH0連接至路由器,將HDMI顯示器與評(píng)估板HDMI2 OUT接口(CON22)連接。

圖 5
在可執(zhí)行文件所在目錄,執(zhí)行如下命令,對(duì)圖片目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行推理。
Target#./mobilenetv1_label_image -m mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite -y ./bmp_image -l labels.txt -c 10 --external_delegate_path=/usr/lib/libvx_delegate.so

圖 6

圖 7
程序滾動(dòng)識(shí)別多張圖片,以第1張圖片識(shí)別結(jié)果為例,輸出結(jié)果信息如下所示。

圖 8
從輸出信息可知,本張圖片識(shí)別為桌面電腦、屏幕、監(jiān)控器、筆記本電腦、桌子的概率分別為53.7255%、20%、7.45098%、4.31373%、2.7451%,程序循環(huán)運(yùn)行10次模型平均耗時(shí)為2.6519ms,幀率為377fps。
案例程序?qū)y(cè)試圖片的目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行識(shí)別后,通過HDMI顯示屏繪制標(biāo)簽及置信度概率最大的對(duì)象結(jié)果如下所示。

圖 9
若您希望深入了解更多i.MX 8M Plus相關(guān)的精彩案例演示,可以通過公眾號(hào)(Tronlong創(chuàng)龍科技)獲取詳細(xì)資料,快來一起試試吧!
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