概要

當(dāng)談到微控制器（MCU）和人工智能（AI）的結(jié)合，我們進(jìn)入了一個(gè)激動(dòng)人心的領(lǐng)域。傳統(tǒng)上，AI應(yīng)用程序需要大型計(jì)算機(jī)或云服務(wù)器的處理能力，但隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在可以將AI嵌入到微控制器中。這為嵌入式系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、機(jī)器人和各種其他應(yīng)用開(kāi)啟了新的可能性。

MCU AI的崛起

MCU AI代表著微控制器上的人工智能。它是將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型部署到資源有限但功能強(qiáng)大的微控制器中，以實(shí)現(xiàn)智能決策和感知。以下是MCU AI的一些關(guān)鍵方面：

• 低功耗:微控制器通常以電池供電，因此低功耗是至關(guān)重要的。AI模型需要經(jīng)過(guò)優(yōu)化，以在微控制器上運(yùn)行，同時(shí)盡量減小能耗。
• 實(shí)時(shí)性:微控制器常常用于實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，因此AI模型需要在極短的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行，以應(yīng)對(duì)即時(shí)需求。
• 感知和決策:MCU AI可以使設(shè)備具備感知環(huán)境、分析數(shù)據(jù)并作出決策的能力。這對(duì)于自主機(jī)器人、智能傳感器和自動(dòng)控制系統(tǒng)尤為有用。

MCU AI的應(yīng)用

MCU AI可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，下面是一些示例：

• 智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備:微控制器上的AI可以使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備更加智能，例如智能家居設(shè)備、智能燈具和智能門鎖。它們可以學(xué)習(xí)用戶的偏好，并自動(dòng)適應(yīng)不同環(huán)境。
• 自主機(jī)器人:微控制器上的AI使自主機(jī)器人能夠避障、規(guī)劃路徑和執(zhí)行任務(wù)，例如清掃機(jī)器人和無(wú)人機(jī)。
• 醫(yī)療設(shè)備:在醫(yī)療設(shè)備中，MCU AI可以用于監(jiān)測(cè)患者的生命體征，提供早期警報(bào)和更好的病人護(hù)理。
• 工業(yè)自動(dòng)化:微控制器上的AI可用于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)化生產(chǎn)線和質(zhì)量控制系統(tǒng)，提高效率和質(zhì)量。

作者開(kāi)始深入進(jìn)嵌入式AI這個(gè)領(lǐng)域，不過(guò)學(xué)習(xí)之前先了解如何用起來(lái)，跑起來(lái)。本篇文章聊一下如何移植TinyMaix推理框架到RT-THREAD并運(yùn)行起來(lái)。

TinyMaix

TinyMaix：是矽速科技（Sipeed）利用兩個(gè)周末的業(yè)余時(shí)間完成的項(xiàng)目，它是一款專為微控制器設(shè)計(jì)的輕量級(jí)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，面向單片機(jī)的超輕量級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫(kù)，即TinyML推理庫(kù)，可以讓你在任意單片機(jī)上運(yùn)行輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型。TinyMaix開(kāi)源代碼鏈接：https://github.com/sipeed/tinymaix。

TinyMaix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，甚至 Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于 TinyMaix 跑 mnist(手寫數(shù)字識(shí)別)
• 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(wú)需 malloc )
• 即將支持 MaixHub 在線模型訓(xùn)練

TinyMaix底層依賴

TinyMaix可以簡(jiǎn)單理解為一個(gè)矩陣和向量計(jì)算庫(kù)，目前已支持如下幾種計(jì)算硬件：

#defineTM_ARCH_CPU(0)//default,purecpucompute
#defineTM_ARCH_ARM_SIMD(1)//ARMCortexM4/M7,etc.
#defineTM_ARCH_ARM_NEON(2)//ARMCortexA7,etc.
#defineTM_ARCH_ARM_MVEI(3)//ARMv8.1:M55,etc.
#defineTM_ARCH_RV32P(4)//T-headE907,etc.
#defineTM_ARCH_RV64V(5)//T-headC906,C910,etc.
#defineTM_ARCH_CSKYV2(6)//cskyv2withdspcore
#defineTM_ARCH_X86_SSE2(7)//x86sse2

對(duì)于ARM-Cortex系列MCU，可以支持純CPU計(jì)算和SIMD計(jì)算。其中CPU計(jì)算部分無(wú)特殊依賴（計(jì)算代碼均使用標(biāo)準(zhǔn)C實(shí)現(xiàn)）。SIMD部分，部分計(jì)算代碼使用了C語(yǔ)言內(nèi)嵌匯編實(shí)現(xiàn)，需要CPU支持相應(yīng)的匯編指令，才可以正常編譯、運(yùn)行。

TinyMaix等級(jí)選擇

TinyMaix目前支持兩種等級(jí)：1. 選擇最少代碼和buf 2. 選擇速度，需要更多代碼和buf

#defineTM_OPT0(0)//default,leastcodeandbuf
#defineTM_OPT1(1)//optforspeed,needmorecodeandbuf
#defineTM_OPT2(2)//TODO

TinyMaix量化

TinyMaix支持不同位寬的量化：

#defineTM_MDL_INT80
#defineTM_MDL_INT161
#defineTM_MDL_FP322
#defineTM_MDL_FP163
#defineTM_MDL_FP8_1434//experimental
#defineTM_MDL_FP8_1525//experimental

TinyMaix核心API

TinyMaix框架對(duì)上層應(yīng)用程序提供的核心API主要位于代碼倉(cāng)的tinymaix.h文件中，其中：

1. 模型API包含四個(gè)：模型加載，模型卸載，預(yù)處理，推理。

/*******************************MODELFUNCTION************************************/
tm_err_ttm_load(tm_mdl_t*mdl,constuint8_t*bin,uint8_t*buf,tm_cb_tcb,tm_mat_t*in);//loadmodel
voidtm_unload(tm_mdl_t*mdl);//removemodel
tm_err_ttm_preprocess(tm_mdl_t*mdl,tm_pp_tpp_type,tm_mat_t*in,tm_mat_t*out);//preprocessinputdata
tm_err_ttm_run(tm_mdl_t*mdl,tm_mat_t*in,tm_mat_t*out);//runmodel

2. 統(tǒng)計(jì)函數(shù)：用于輸出模型中間層信息

/*******************************STATFUNCTION************************************/
#ifTM_ENABLE_STAT
tm_err_ttm_stat(tm_mdlbin_t*mdl);//statmodel
#endif

3. 工具函數(shù)，包含F(xiàn)P32和uint8的互轉(zhuǎn)

/*******************************UTILSFUNCTION************************************/
uint8_tTM_WEAKtm_fp32to8(floatfp32);
floatTM_WEAKtm_fp8to32(uint8_tfp8);

這里的模型，通常是預(yù)訓(xùn)練模型經(jīng)過(guò)腳本轉(zhuǎn)換生成的TinyMaix格式的模型；

TinyMaix移植到RT-Thread

1. TinyMaix移植到RT-Thread工作量其實(shí)不到，主要適配tm_port.h文件即可。
2. RT-Thread的配置是通過(guò)Kconfig設(shè)置一些參數(shù)的，所以我把硬件類型，選擇等級(jí)，量化類型都修改為Kconfig進(jìn)行配置。

#defineTM_ARCHR_TINYMAIX_USING_ARCK_TYPE
#defineTM_OPT_LEVELR_TINYMAIX_USING_OPTION_LEVEL
#defineTM_MDL_TYPER_TINYMAIX_USING_MODULE_TYPE

3. TinyMaix需要對(duì)接平臺(tái)內(nèi)聯(lián)，內(nèi)存，打印等接口，所以我們修改對(duì)應(yīng)宏定義，將其適配到RT-Thread平臺(tái)的接口上。

#defineTM_INLINErt_inline
#defineTM_WEAKrt_weak

#definetm_malloc(x)rt_malloc(x)
#definetm_free(x)rt_free(x)

#defineTM_PRINTF(...)rt_kprintf(__VA_ARGS__)

4. TinyMaix調(diào)試依賴于精準(zhǔn)的計(jì)時(shí)，我們需要適配其對(duì)應(yīng)的幾個(gè)宏定義，因?yàn)镽T-Thread系統(tǒng)沒(méi)有提供微秒級(jí)的接口，只有毫秒級(jí)的接口，所以我做了簡(jiǎn)單的適配。

#defineTM_GET_US()rt_tick_get_millisecond()/1000;

#defineTM_DBGT_INIT()uint32_t_start,_finish;
float_time;
_start=TM_GET_US();

#defineTM_DBGT_START()_start=TM_GET_US();

#defineTM_DBGT(x){
_finish=TM_GET_US();
_time=(float)(_finish-_start)/1.0;
TM_PRINTF("===%suse%.3fmsn",(x),_time);
_start=TM_GET_US();
}

5. TinyMaix提供了多個(gè)實(shí)例，如：cifar10，mnist，vww等，RT-Thread支持命令行輸入，為了實(shí)例可以在通過(guò)命令函運(yùn)行，我們需要修改一下文件名和接口名字。

• 我們將examples下的cifar10，mnist，vww三個(gè)實(shí)例下的main.c修改為對(duì)應(yīng)實(shí)例的名字：cifar10.c，mnist.c，vww.c。
• 將cifar10.c，mnist.c，vww.c中的main函數(shù)修改為對(duì)應(yīng)實(shí)例名字。

intcifar10(intargc,char**argv)

intmnist(intargc,char**argv)

intvww(intargc,char**argv)

• 將實(shí)例接口導(dǎo)出到命令行中。

MSH_CMD_EXPORT(cifar10,TinyMaixcifar10example);

MSH_CMD_EXPORT(mnist,TinyMaixmnistexample);

MSH_CMD_EXPORT(vww,TinyMaixvwwexample);

TinyMaix運(yùn)行效果

實(shí)例的運(yùn)行環(huán)境：STM32F401RE，M4內(nèi)核，時(shí)鐘頻率：84MHz，RAM：96 KB，F(xiàn)lash：512 KB

1. cifar10實(shí)例，分類檢測(cè)，識(shí)別圖片是一只鳥：

2. mnist實(shí)例，數(shù)字識(shí)別，圖片是一個(gè)數(shù)字2：

3. vww實(shí)例，檢測(cè)有沒(méi)有人，圖片有人：

總結(jié)

1. TinyMaix作者已經(jīng)做了一個(gè)RT-Thread的軟件包：r-tinymaix。可以在RT-Thread中工程中加入軟件包即可以驗(yàn)證。
2. r-tinymaix的開(kāi)源鏈接：https://github.com/RiceChen0/r-tinymaix
3. TinyMaix非常贊，可以讓一個(gè)普普通通的單片機(jī)擁有AI能力，讓嵌入式AI成本減低。