手把手教你移植CMSIS-NN到单片机
来源:嵌入式专栏 发布时间:2024-08-07 分享至微信

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直接来源 | 瑞萨嵌入式小百科


随着人工智能的发展,以及MCU性能的提高,在MCU上跑AI算法已经不是什么遥不可及的事了。


到目前为止,很多MCU跑AI算法已经很“轻松了,今天就手把手教大家移植CMSIS-NNV6.0.0到瑞萨RA8单片机(VisionBoard开发板)。

CMSIS-NN是什么?


官方的解释是:

1

CMSIS-NN核心特性


总结一下官方的介绍,可以知道CMSIS-NN库的核心特性:

  • 专为Cortex-M处理器开发;

  • 神经网络计算函数;

  • 最大化性能;

  • 最小化内存占用

2

CMSIS-NN的硬件和软件支持


除此之外,CMSIS-NN库还有几点也是值得关注的:

  • 支持DSP扩展的处理器,使用SIMD优化,例如Cortex-M4核;

  • 支持ARM的Heilum技术的处理器,使用M核向量扩展(MVE,M-profile Vector Extension)进行优化,例如 Cortex-M55 或 Cortex-M85;

  • MVE扩展恰好是ARM Cortex-M85内置的;

  • VisionBoard主控芯片瑞萨RA8D1的CPU核正是ARM Cortex-M85;

  • CMSIS-NN可以作为TensorFlow Lite for Microcontroller的后端实现;

3

CMSIS-NN核心特性


CMSIS-NN v6.0.0版本的发布说明中,介绍了新特性:

全连接(FC)、卷积(CONV)和深度卷积(DWCONV)添加了MVE指令的int4类型支持;

重新实现 LSTM 以与 TFLM 参考内核保持一致;

LSTM 对 int16 输入的支持

DSP/MVEI 支持转置卷积

支持分组卷积

支持 FC 的非零滤波器偏移

对 MVEI 的 Int16 输入卷积支持

对 int16x8 卷积的 Int32 偏置支持

更能多内容可以查看本文末尾的CMSIS-NN v6.0.0 Release Note;

如何移植CMSIS-NN v6.0.0到VisionBoard?


1

创建RT-Thread项目


RT-Thread Studio创建基于VisionBoard开发板的模板项目,过程比较简单,不再赘述。

2

添加CMSIS-NN源码


RT-Thread Studio创建基于VisionBoard开发板的模板项目后,在packages目录手动下载CMSIS-NN v6.0.0版本:

3

修改RT-Thread代码


修改项目顶层的Kconfig文件,添加如下代码行:

如果没有,可以手动创建。

4

修改CMSIS-NN代码


CMSIS-NN目录顶层创建SConscript文件,内容如下:

创建Kconfig文件,内容如下:

5

编译RT-Thread项目


完成以上修改之后,已经可以编译CMSIS-NN库的代码了。

在命令行中执行如下命令,编译整个项目:

编译输出最后部分如下图所示:

如何测试CMSIS-NN v6.0.0?


1

CMSIS-NN核心特性


CMSIS-NN库内部带有了单元测试,具体位于 Tests/UnitTest 子目录,其中 unittest_targets.py 脚本可以用于生成测试脚手架代码,使用方法如下:

当前生成的代码是单独生成elf文件,并在ARM虚拟硬件(AVH)平台上运行的。

默认情况下,执行python unittest_targets.py —download-and-generate-test-runners命令,会为每个测试用例生成一个main函数,每个测试用例单独编译为一个elf文件,之后使用ARM虚拟硬件(AVH)执行elf进行测试。

为了能够生成在RT-Thread上运行的测试代码,需要修改部分测试脚本代码,实现将每个测试用例注册为一个独立的finsh命令,在串口命令行中交互测试。

具体修改的代码差异如下:

这段修改实现了:

  • 调用unity的ruby脚本,传递main_name命令行参数,用于修改单元测试入口函数名称(不指定默认是main);

  • 生成一个独立的RT-Thread finsh命令注册代码.c文件;

  • 生成一个用于编译的SConscript代码文件;

另外,再结合上层目录的SConcsript包含所有子目录的SConscript,就可以实现将所有单元测试编译为finsh命令了。

修改完该脚本文件后,执行如下命令,生成RT-Thread平台测试代码:

命令执行输出如下:

2

测试代码的构建规则SConscript


然后需要在CMSIS-NN的Tests子目录内,添加SConscript文件:

这段SConscript的作用是,将子目录的SConscript脚本包含到整个项目的构建流程中去。

接着需要在CMSIS-NN的Tests/UnitTest子目录内,添加SConscript文件:

完成以上修改后,通过menuconfig打开 PKG_USING_CMSIS_NN_TESTS 配置项目,再次 scons 编译,就可以编译单元测试代码文件了。

3

解决链接失败问题


但是还会有一些编译错误,原因主要有:

  1. 原来的测试脚本为每个测试用例独立生成main函数,每个目录单独编译;

    链接到一起时,会有大量重复的setUp/tearDown/resetTest/verifyTest函数定义;

  2. 原来的测试数据数组没有加static修饰,被重复include到多个.c文件;

    链接到一起时,会有数组重复的数组定义


为了解决上述两类问题,分别创建两个脚本。

修复重复函数定义的 fix_testCode.sh:

解决方法,所有 setUp/tearDown/resetTest/verifyTest 函数添加 weak 属性修饰;

修复重复数组定义的 fix_testData.sh:

解决方法,所有测试数据的数组添加static修饰。

分别执行上面两个脚本之后,再次编译,就没有编译错误了。

4

运行单元测试


顺利编译之后,下载固件:

运行后,在串口输入help命令可以看到:

输入命令,运行avgpool算子的测试:

其他几个算子的s8类型测试:

修改后的CMSIS-NN代码仓:

https://github.com/xusiwei/CMSIS-NN

参考链接


1.CMSIS-NN源码仓:

https://github.com/ARM-software/CMSIS-NN

2.TFLM项目介绍页:]

https://tensorflow.google.cn/lite/microcontrollers/overview?hl=zh-cn

3.CMSIS-NN v6.0.0 Release Note:

https://github.com/ARM-software/CMSIS-NN/releases/tag/v6.0.0

4.Ruby下载页面:

https://www.ruby-lang.org/zh_cn/downloads/


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