Tengine 支持 AML、RK NPU 第2篇-A311D

背景

2020年风云变幻，原本以为嵌入式端侧 AI 芯片“大菊已定”。

但国内最大智能电视芯片厂商——晶晨半导体（Amlogic）

却在从2019年开始，陆陆续续（悄悄咪咪）发布了S905D3，A311D，C308X 等几款能覆盖边缘计算盒子、智能IPC应用场景的 AI SoC。

参数对比

先简单介绍下当前国内可满足采用 NPU方案的 IPC 或边缘计算盒子，市场假象划分（为什么是假象，因为是通过各种道听途说，拍脑袋总结出来的，仅供参考，别对号入座，若有误导请及时斧正）。

然而最近，特殊原因导致海思的芯片供应链出现问题，大家都表示担忧。难过归难过，企业/项目/生活还是要坚持过下去的。通过奇怪的渠道从 Amlogic 的芯片池中找到了两三款临时应急方案，算是歪打正着缓解了大家的燃眉之急。

常规参数

AI 性能

啊~我尽力补全！

从参数可以看出，Amlogic 已有芯片能够实现 Hi3519A 替代方案 的功能。

新问题

平台切换，需要成本，而内置 NPU 的 SoC 软件开发，最担心的两个地方是：

学习成本高

其实，圈圈虫入坑AI以来，尝试过端侧各种AI芯片的开发、部署工具。易用性上 Amlogic 的 Acuity-Toolkit 已经算是一线大厂水准的工具了。但是有没有更简单粗暴的方案？

思考.jpg

早在一个月前，Tengine Lite 已经完美适配 A311D 等芯片，采用 Tengine 已有的模型格式 tmfile，仅需在原有 CPU demo 的基础上，增加2行代码，就能实现这两款芯片运行。

CPU 代码

/* load model, create tengine nn graph */ 
graph_t graph = create_graph(vx_context, "tengine", model_file);

NPU 代码

/* create device context */ 
context_t vx_context = create_context("vx", 1); 

/* add npu device */ 
add_context_device(vx_context, VXDEVICE); 

/* load model, create tengine nn graph */ 
graph_t graph = create_graph(vx_context, "tengine", model_file);

与此同时，我们支持了异构计算自适应混合精度切图，在加载模型时，将计算图切割成能运行在不同硬件后端的子图，极大增强了对各种网络模型兼容性。进一步降低了 A311D 等芯片的工程部署难度。

NPU模型精度

哎，每逢 NPU 应用，都会碰见精度问题，那怕是之前嵌入式AI芯片“大菊已定”的 NNIE，也有网络模型量化成 .wk 文件后精度翻车的案例。所以还不得不提供了量化重训练工具。

其实现在的端侧 AI NPU，量化策略大同小异（毕竟要支持全球最大的AI生态公司，要按照别人的游戏规则来）。

早在上半年疫情期间，Tengine 组的 HH 小哥哥，被关在家里，从最近模型压缩量化相关的 paper 中总结出一套组合拳，已经提前完成类似 NPU 芯片的精度补偿，同时也快速迁移到 A311D 的适配中，得到较为满意的结果。

端侧 AI 芯片量化，trick 太多，圈圈虫也在努力推动公司进行开源/开放。欢迎大家积极关注 Tengine GitHub 社区（求 star……）

Tengine

Tengine 是 OPEN AI LAB 推出的面向 AIoT 场景的 AI 应用开发平台，致力于解决 AIoT 产业链碎片化问题，加速 AI 产业化落地。Tengine 专为 AIoT 场景设计，同时具有跨平台、异构调度、芯片底层加速、超轻量无依赖、完整开发移植部署工具链几大特点。Tengine 兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速面向场景的 AI 算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，以及实际应用部署落地。