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      如何在RK3576開發板上運行TinyMaix :超輕量級推理框架--基于米爾MYD-LR3576開發板

      http://www.kblhh.cn 2025-07-25 11:45 來源:米爾電子

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

      摘自優秀創作者-短笛君

      TinyMaix 是面向單片機的超輕量級的神經網絡推理庫,即 TinyML 推理庫,可以讓你在任意低資源MCU上運行輕量級深度學習模型。

      關鍵特性

      核心代碼少于 400行

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

      代碼段(.text)少于3KB

      低內存消耗

      支持 INT8/FP32/FP16 模型,實驗性地支持 FP8 模型,支持 keras h5 或 tflite 模型轉換

      支持多種芯片架構的專用指令優化: ARM SIMD/NEON/MVEI,RV32P, RV64V

      友好的用戶接口,只需要 load/run 模型

      支持全靜態的內存配置(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

      主打極致性價比方案

      說回正題,要運行TinaMaix 只需要簡單幾個步驟即可運行。

      首先確保系統安裝了cmake gcc make工具:

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

      運行mnist手寫數字識別任務

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

      整個流程跑完僅僅需要0.14ms

      可以看到soc平臺強大的算力

      mbnet

      是適用于移動手機設備的簡單圖像分類模型,不過對單片機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 分類的預測。

      它需要至少 128KB SRAM 和 512KB Flash。

      mkdir buildcd buildcmake ..make./mbnet

      運行1000分類,耗費資源如下:

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

      vww測試,主要是將圖片信息轉化為數組格式提供給網絡輸入。

      手寫數字識別的例程也是十分簡單,只需要:

      庫文件已經是高度封裝且兼容,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,可以發揮出更大的優勢。

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