晶晨 NPU 部署示例

Paddle Lite 已支持晶晨 NPU 的预测部署。 其接入原理是与之前华为 Kirin NPU、瑞芯微 Rockchip NPU 等类似,即加载并分析 Paddle 模型,首先将 Paddle 算子转成 NNAdapter 标准算子,其次再转换为 Amlogic NPU 组网 API 进行网络构建,在线生成并执行模型。

  • 本文介绍的是 Paddle Lite 基于 AmlogicNPU DDK 来调用晶晨 SoC 的 NPU 算力,考虑到算子以及模型支持的广度,如果需要在晶晨 SoC 上部署较为复杂的模型,建议参考芯原 TIM-VX 部署示例,同样能调用晶晨 SoC 的 NPU 算力,且支持场景更多。

支持现状

已支持的芯片

  • C308X

  • A311D

  • S905D3(Android 版本)

已支持的 Paddle 模型

模型

性能

  • 测试环境

    • 编译环境

      • Ubuntu 16.04,GCC 5.4 for ARMLinux armhf and aarch64

    • 硬件环境

      • C308X

        • CPU:2 x ARM Cortex-55

        • NPU:4 TOPs for INT8

      • A311D

        • CPU:4 x ARM Cortex-A73 + 2 x ARM Cortex-A53

        • NPU:5 TOPs for INT8

      • S905D3(Android 版本)

        • CPU:2 x ARM Cortex-55

        • NPU:1.2 TOPs for INT8

  • 测试方法

    • warmup=1, repeats=5,统计平均时间,单位是 ms

    • 线程数为1,paddle::lite_api::PowerMode CPU_POWER_MODE设置为paddle::lite_api::PowerMode::LITE_POWER_HIGH

    • 分类模型的输入图像维度是{1, 3, 224, 224}

  • 测试结果

模型 C308X A311D S905D3(Android 版本)
CPU(ms) NPU(ms) CPU(ms) NPU(ms) CPU(ms) NPU(ms)
mobilenet_v1_int8_224_per_layer 167.6996 6.982800 81.632133 5.607733 280.465997 13.411600
resnet50_int8_224_per_layer 695.527405 20.288600 390.498300 18.002560 787.532340 42.858800
ssd_mobilenet_v1_relu_voc_int8_300_per_layer 281.442310 18.015800 134.991560 15.978300 295.48919 41.035610

已支持(或部分支持)NNAdapter 的 Paddle 算子

您可以查阅 NNAdapter 算子支持列表获得各算子在不同新硬件上的最新支持信息。

参考示例演示

测试设备

  • C308X开发板

    C380X
  • A311D开发板

    A311D
  • S905D3开发板

    A311D

准备设备环境

  • NPU 驱动

    • 晶晨 SoC 使用芯原 NPU,部署时首先要确保 NPU 驱动文件(galcore.ko)和相关依赖库(libXXX.so)。

    • 可通过命令行输入 dmesg | grep Galcore 查询 NPU 驱动版本。请注意,建议版本为 6.4.4.3。如果当前版本就是 6.4.4.3 ,可以跳过本环节。

    • 有两种方式可以修改当前的 NPU 驱动版本及其依赖库:

      • (1)刷机。可以根据具体的开发板,向开发板卖家或者开发板官网查询刷机方法。

      • (2)手动替换驱动文件和依赖库,在PaddleLite-generic-demo.tar.gz中,我们提供了 linux 系统下 A311D、S905D3、C308X,以及 Android 系统下 S905D3 的 NPU 驱动和相关依赖库(详细目录树结构可以参考后文『运行图像分类示例程序』)。

        • linux 系统在路径 PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu 下。

        • Android 系统在路径 PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu 下。

        • 第一步,修改 switch_vivante_sdk.sh 文件中的 HARDWARE_MODEL 将其改为用户要使用的具体 SoC 型号,如 HARDWARE_MODEL=s905d3。

        • 第二步,执行 ./switch_vivante_sdk.sh。

        • 第三步,vivante_sdk_6_4_4_3/lib/{SoC型号}/{系统版本号}/ 目录下,提供了 NPU 驱动,galcore.ko。比如,用户使用 Android S905D3,操作系统版本 4.9.113,则在PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/4.9.113 下找到 NPU 驱动文件 galcore.ko。注意,不同设备的操作系统版本号不同,如果与我们提供的操作系统版本号不一致,则无法直接使用,此时请参考上文提到的方法『(1)刷机』。

        • 第四步,将 galcore.ko 传到设备上,登录设备,命令行输入 sudo rmmod galcore 来卸载原始驱动,输入 sudo insmod galcore.ko 来加载传上设备的驱动

        • 第五部,输入 dmesg | grep Galcore 查询 NPU 驱动版本,确定为 6.4.4.3

  • C308X

    • 需要驱动版本为 6.4.4.3(修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』)。

    • 注意是 64 位系统。

    • 将 MicroUSB 线插入到设备的 MicroUSB OTG 口,就可以使用 Android 的 adb 命令进行设备的交互,当然也提供了网络连接 SSH 登录的方式。

      • 可通过 dmesg | grep Galcore 查询系统版本:

      $ dmesg | grep  Galcore
      [   23.599566] Galcore version 6.4.4.3.310723AAA
    
  • A311D

    • 需要驱动版本为 6.4.4.3(修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』)。

    • 注意是 64 位系统。

    • 将 MicroUSB 线插入到设备的 MicroUSB OTG 口,就可以使用 Android 的 adb 命令进行设备的交互,当然也提供了网络连接 SSH 登录的方式。

      • 可通过 dmesg | grep Galcore 查询系统版本:

      $ dmesg | grep Galcore
      [   24.140820] Galcore version 6.4.4.3.310723AAA
      
  • S905D3(Android 版本)

    • 需要驱动版本为 6.4.4.3(修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』):

    • adb root + adb remount 以获得修改系统库的权限。

    $ dmesg | grep Galcore
    [    9.020168] <6>[    9.020168@0] Galcore version 6.4.4.3.310723a
    
    • 示例程序和 Paddle Lite 库的编译需要采用交叉编译方式,通过 adb 进行设备的交互和示例程序的运行。

准备交叉编译环境

  • 为了保证编译环境一致,建议参考 Docker 环境准备中的 Docker 开发环境进行配置;

  • 由于有些设备只提供网络访问方式(根据开发版的实际情况),需要通过 scpssh 命令将交叉编译生成的Paddle Lite 库和示例程序传输到设备上执行,因此,在进入 Docker 容器后还需要安装如下软件:

    # apt-get install openssh-client sshpass
    

运行图像分类示例程序

ß

  • 下载 Paddle Lite 通用示例程序PaddleLite-generic-demo.tar.gz,解压后目录主体结构如下:

      - PaddleLite-generic-demo
        - image_classification_demo
          - assets
            - images
              - tabby_cat.jpg # 测试图片
              - tabby_cat.raw # 经过 convert_to_raw_image.py 处理后的 RGB Raw 图像
            - labels
              - synset_words.txt # 1000 分类 label 文件
            - models
              - mobilenet_v1_int8_224_per_layer
                - __model__ # Paddle fluid 模型组网文件,可使用 netron 查看网络结构
                — conv1_weights # Paddle fluid 模型参数文件
                - batch_norm_0.tmp_2.quant_dequant.scale # Paddle fluid 模型量化参数文件
                — subgraph_partition_config_file.txt # 自定义子图分割配置文件
                ...
          - shell
            - CMakeLists.txt # 示例程序 CMake 脚本
            - build.linux.arm64 # arm64 编译工作目录
              - image_classification_demo # 已编译好的,适用于 arm64 的示例程序
            - build.linux.armhf # armhf编译工作目录
              - image_classification_demo # 已编译好的,适用于 armhf 的示例程序
            ...
            - image_classification_demo.cc # 示例程序源码
            - build.sh # 示例程序编译脚本
            - run.sh # 示例程序本地运行脚本
            - run_with_ssh.sh # 示例程序ssh运行脚本
            - run_with_adb.sh # 示例程序adb运行脚本
        - libs
          - PaddleLite
            - linux
              - arm64 # Linux 64 位系统
                - include # Paddle Lite 头文件
                - lib # Paddle Lite 库文件
                  - amlogic_npu # Amlogic NPU DDK、NNAdapter 运行时库、device HAL 库
                    - libArchModelSw.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libArchModelSw.so
                    - libCLC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libCLC.so
                    - libGAL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libGAL.so
                    - libNNArchPerf.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libNNArchPerf.so
                    - libNNGPUBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libNNGPUBinary.so
                    - libNNVXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libNNVXCBinary.so
                    - libOpenCL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenCL.so
                    - libOpenVX.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVX.so
                    - libOpenVXU.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVXU.so
                    - libOvx12VXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libOvx12VXCBinary.so
                    - libVSC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libVSC.so
                    - libamlnpu_ddk.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libamlnpu_ddk.so
                    - libamlogic_npu.so # NNAdapter device HAL 库
                    - libnnadapter.so  # NNAdapter 运行时库
                    - libnnsdk_lite.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnsdk_lite.so
                    - switch_vivante_sdk.sh # 创建软链接
                    - vivante_sdk_6_4_4_3
                      - include
                      - lib
                      - a311d # 针对 a311d 平台
                        - 4.9.241
                          - galcore.ko # NPU 驱动文件
                        - libNNGPUBinary.so # 芯原 DDK
                        - libNNVXCBinary.so # 芯原 DDK
                        - libOvx12VXCBinary.so # 芯原 DDK
                      - c308x # 针对 c308x 平台
                         - 4.19.81
                           - galcore.ko
                         - libNNGPUBinary.so
                         - libNNVXCBinary.so
                         - libOvx12VXCBinary.so
                      - libArchModelSw.so # 芯原 DDK
                      - libCLC.so # 芯原 DDK
                      - libGAL.so # 芯原 DDK
                      - libNNArchPerf.so # 芯原 DDK
                      - libOpenCL.so # 芯原 DDK
                      - libOpenVX.so # 芯原 DDK
                      - libOpenVXU.so # 芯原 DDK
                      - libVSC.so # 芯原 DDK
                      - libamlnpu_ddk.so # 晶晨 NPU DDK
                      - libnnsdk_lite.so # 晶晨 NPU DDK
                      - libovxlib.so
                      - s905d3 # 针对 s905d3 平台
                          - 4.9.241
                            - galcore.ko
                          - libNNGPUBinary.so
                          - libNNVXCBinary.so
                          - libOvx12VXCBinary.so
                  - libpaddle_full_api_shared.so # 预编译 PaddleLite full api 库
                  - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译 PaddleLite light api 库
              ...
            - android
             - armeabi-v7a # Android 32 位系统
                - include # Paddle Lite 头文件
                - lib # Paddle Lite 库文件
                  - amlogic_npu # Amlogic NPU DDK、NNAdapter 运行时库、device HAL 库
                    - libCLC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libCLC.so
                    - libGAL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libGAL.so
                    - libNNArchPerf.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libNNArchPerf.so
                    - libNNGPUBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libNNGPUBinary.so
                    - libNNVXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libNNVXCBinary.so
                    - libOpenCL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenCL.so
                    - libOpenVX.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVX.so
                    - libOpenVXU.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVXU.so
                    - libOvx12VXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libOvx12VXCBinary.so
                    - libVSC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libVSC.so
                    - libamlnpu_ddk.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libamlnpu_ddk.so
                    - libamlogic_npu.so # NNAdapter device HAL 库
                    - libarchmodelSw.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libarchmodelSw.so
                    - libnnadapter.so # NNAdapter 运行时库
                    - libnnrt.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnrt.so
                    - libnnsdk_lite.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnsdk_lite.so
                    - libovxlib.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libovxlib.so
                    - switch_vivante_sdk.sh # 创建软链接
                    - vivante_sdk_6_4_4_3
                      - include
                      - lib
                        - libCLC.so # 芯原 DDK
                        - libGAL.so # 芯原 DDK
                        - libNNArchPerf.so # 芯原 DDK
                        - libOpenCL.so 
                        - libOpenVX.so # 芯原 DDK
                        - libOpenVXU.so # 芯原 DDK
                        - libVSC.so # 芯原 DDK
                        - libamlnpu_ddk.so # 晶晨 NPU DDK
                        - libarchmodelSw.so # 芯原 DDK
                        - libnnrt.so # amlogic DDK 依赖库
                        - libnnsdk_lite.so # amlogic DDK 依赖库
                        - libovxlib.so # 芯原 DDK
                        - s905d3 # 针对 s905d3 平台
                          - 4.9.113
                              - VERSION
                              - galcore.ko # NPU驱动
                          - libNNGPUBinary.so # 芯原 DDK
                          - libNNVXCBinary.so # 芯原 DDK
                          - libOvx12VXCBinary.so # 芯原 DDK
                  - libpaddle_full_api_shared.so # 预编译 Paddle Lite full api 库
                  - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译 Paddle Lite light api 库
          - OpenCV # OpenCV 预编译库
        - ssd_detection_demo # 基于 ssd 的目标检测示例程序
    
  • 按照以下命令分别运行转换后的ARM CPU模型和Amlogic NPU模型,比较它们的性能和结果;

    注意:
    1`run_with_adb.sh` 不能在 Docker 环境执行,否则可能无法找到设备,也不能在设备上运行。
    2`run_with_ssh.sh` 不能在设备上运行,且执行前需要配置目标设备的 IP 地址、SSH 账号和密码。
    3`build.sh` 根据入参生成针对不同操作系统、体系结构的二进制程序,需查阅注释信息配置正确的参数值。
    4`run_with_adb.sh` 入参包括模型名称、操作系统、体系结构、目标设备、设备序列号等,需查阅注释信息配置正确的参数值。
    5`run_with_ssh.sh` 入参包括模型名称、操作系统、体系结构、目标设备、ip地址、用户名、用户密码等,需查阅注释信息配置正确的参数值。
    6)下述命令行示例中涉及的具体IP、SSH账号密码、设备序列号等均为示例环境,请用户根据自身实际设备环境修改。
    
    在 ARM CPU 上运行 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 全量化模型
    $ cd PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/shell
    
    For C308X
    $ ./run_with_ssh.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 cpu 192.168.100.244 22 root 123456
      (C308X)
      warmup: 1 repeat: 5, average: 167.6916 ms, max: 207.458000 ms, min: 159.823239 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.512545
      Top1  tabby, tabby cat - 0.402567
      Top2  tiger cat - 0.067904
      Preprocess time: 3.423000 ms
      Prediction time: 167.6996 ms
      Postprocess time: 0.542000 ms
    
    For A311D
    $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 cpu 0123456789ABCDEF
      (A311D)
      warmup: 1 repeat: 15, average: 81.678067 ms, max: 81.945999 ms, min: 81.591003 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.512545
      Top1  tabby, tabby cat - 0.402567
      Top2  tiger cat - 0.067904
      Preprocess time: 1.352000 ms
      Prediction time: 81.678067 ms
      Postprocess time: 0.407000 ms
    
    For S905D3(Android版)
    $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer android armeabi-v7a cpu c8631471d5cd
      (S905D3(Android版))
      warmup: 1 repeat: 5, average: 280.465997 ms, max: 358.815002 ms, min: 268.549812 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.512545
      Top1  tabby, tabby cat - 0.402567
      Top2  tiger cat - 0.067904
      Preprocess time: 3.199000 ms
      Prediction time: 280.465997 ms
      Postprocess time: 0.596000 ms
    
    ------------------------------
    
    在 Amlogic NPU 上运行 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 全量化模型
    $ cd PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/shell
    
    For C308X
    $ ./run_with_ssh.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 amlogic_npu 192.168.100.244 22 root 123456
      (C308X)
      warmup: 1 repeat: 5, average: 6.982800 ms, max: 7.045000 ms, min: 6.951000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.508929
      Top1  tabby, tabby cat - 0.415333
      Top2  tiger cat - 0.064347
      Preprocess time: 2.417000 ms
      Prediction time: 6.982800 ms
      Postprocess time: 0.509000 ms
    
    For A311D
    $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 amlogic_npu 0123456789ABCDEF
      ( A311D)
      warmup: 1 repeat: 15, average: 5.567867 ms, max: 5.723000 ms, min: 5.461000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.508929
      Top1  tabby, tabby cat - 0.415333
      Top2  tiger cat - 0.064347
      Preprocess time: 1.356000 ms
      Prediction time: 5.567867 ms
      Postprocess time: 0.411000 ms
    
    For S905D3(Android版)
    $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer android armeabi-v7a amlogic_npu c8631471d5cd
      (S905D3(Android版))
      warmup: 1 repeat: 5, average: 13.4116 ms, max: 15.751210 ms, min: 12.433400 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.508929
      Top1  tabby, tabby cat - 0.415333
      Top2  tiger cat - 0.064347
      Preprocess time: 3.170000 ms
      Prediction time: 13.4116 ms
      Postprocess time: 0.634000 ms
    
  • 如果需要更改测试图片,可将图片拷贝到 PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/assets/images 目录下,然后调用 convert_to_raw_image.py 生成相应的 RGB Raw 图像,最后修改 run_with_adb.shrun_with_ssh.sh 的 IMAGE_NAME 变量即可;

  • 重新编译示例程序:

    注意:
    1)请根据 `buid.sh` 配置正确的参数值。
    2)需在 Docker 环境中编译。
    
    # 对于C308X,A311D
    ./build.sh linux arm64
    
    # 对于S905D3(Android版)
    ./build.sh android armeabi-v7a
    

更新模型

  • 通过 Paddle 训练或 X2Paddle 转换得到 MobileNetv1 foat32 模型 mobilenet_v1_fp32_224

  • 通过 Paddle+PaddleSlim 后量化方式,生成 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 量化模型

  • 下载 PaddleSlim-quant-demo.tar.gz ,解压后清单如下:

    - PaddleSlim-quant-demo
      - image_classification_demo
        - quant_post # 后量化
          - quant_post_rockchip_npu.sh # Rockchip NPU 一键量化脚本,Amlogic 和瑞芯微底层都使用芯原的 NPU,所以通用
          - README.md # 环境配置说明,涉及 PaddlePaddle、PaddleSlim 的版本选择、编译和安装步骤
          - datasets # 量化所需要的校准数据集合
            - ILSVRC2012_val_100 # 从 ImageNet2012 验证集挑选的 100 张图片
          - inputs # 待量化的 fp32 模型
            - mobilenet_v1
            - resnet50
          - outputs # 产出的全量化模型
          - scripts # 后量化内置脚本
    
  • 查看 README.md 完成 PaddlePaddle 和 PaddleSlim 的安装

  • 直接执行 ./quant_post_rockchip_npu.sh 即可在 outputs 目录下生成mobilenet_v1_int8_224_per_layer 量化模型

    -----------  Configuration Arguments -----------
    activation_bits: 8
    activation_quantize_type: moving_average_abs_max
    algo: KL
    batch_nums: 10
    batch_size: 10
    data_dir: ../dataset/ILSVRC2012_val_100
    is_full_quantize: 1
    is_use_cache_file: 0
    model_path: ../models/mobilenet_v1
    optimize_model: 1
    output_path: ../outputs/mobilenet_v1
    quantizable_op_type: conv2d,depthwise_conv2d,mul
    use_gpu: 0
    use_slim: 1
    weight_bits: 8
    weight_quantize_type: abs_max
    ------------------------------------------------
    quantizable_op_type:['conv2d', 'depthwise_conv2d', 'mul']
    2021-08-30 05:52:10,048-INFO: Load model and set data loader ...
    2021-08-30 05:52:10,129-INFO: Optimize FP32 model ...
    I0830 05:52:10.139564 14447 graph_pattern_detector.cc:91] ---  detected 14 subgraphs
    I0830 05:52:10.148236 14447 graph_pattern_detector.cc:91] ---  detected 13 subgraphs
    2021-08-30 05:52:10,167-INFO: Collect quantized variable names ...
    2021-08-30 05:52:10,168-WARNING: feed is not supported for quantization.
    2021-08-30 05:52:10,169-WARNING: fetch is not supported for quantization.
    2021-08-30 05:52:10,170-INFO: Preparation stage ...
    2021-08-30 05:52:11,853-INFO: Run batch: 0
    2021-08-30 05:52:16,963-INFO: Run batch: 5
    2021-08-30 05:52:21,037-INFO: Finish preparation stage, all batch:10
    2021-08-30 05:52:21,048-INFO: Sampling stage ...
    2021-08-30 05:52:31,800-INFO: Run batch: 0
    2021-08-30 05:53:23,443-INFO: Run batch: 5
    2021-08-30 05:54:03,773-INFO: Finish sampling stage, all batch: 10
    2021-08-30 05:54:03,774-INFO: Calculate KL threshold ...
    2021-08-30 05:54:28,580-INFO: Update the program ...
    2021-08-30 05:54:29,194-INFO: The quantized model is saved in ../outputs/mobilenet_v1
    post training quantization finish, and it takes 139.42292165756226.
    
    -----------  Configuration Arguments -----------
    batch_size: 20
    class_dim: 1000
    data_dir: ../dataset/ILSVRC2012_val_100
    image_shape: 3,224,224
    inference_model: ../outputs/mobilenet_v1
    input_img_save_path: ./img_txt
    save_input_img: False
    test_samples: -1
    use_gpu: 0
    ------------------------------------------------
    Testbatch 0, acc1 0.8, acc5 1.0, time 1.63 sec
    End test: test_acc1 0.76, test_acc5 0.92
    --------finish eval int8 model: mobilenet_v1-------------
    
    • 参考模型转化方法,利用 opt 工具转换生成 Amlogic NPU 模型,仅需要将 valid_targets 设置为 amlogic_npu, arm 即可。

    $ ./opt --model_dir=mobilenet_v1_int8_224_per_layer \
        --optimize_out_type=naive_buffer \
        --optimize_out=opt_model \
        --valid_targets=amlogic_npu,arm
    

更新支持 Amlogic NPU 的 Paddle Lite 库

  • 下载 Paddle Lite 源码和 Amlogic NPU DDK

    $ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
    $ cd Paddle-Lite
    $ git checkout <release-version-tag>
    # C308X、A311D Linux 版本 ddk
    $ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/amlogic/linux/amlnpu_ddk.tar.gz
    # S905D3 Android 版本 ddk
    $ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/amlogic/android/amlnpu_ddk.tar.gz
    $ tar -xvf amlnpu_ddk.tar.gz
    
  • 编译并生成 Paddle Lite+Amlogic NPU 的部署库

    • For C308X and A311D

      • tiny_publish 编译方式

        $ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk
        
      • full_publish 编译方式

        $ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk full_publish
        
      • 替换头文件和库

        # 替换 include 目录
        $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/include/ PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/include/
        # 替换 NNAdapter 运行时库
        $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libnnadapter.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu/
        # 替换 NNAdapter device HAL 库
        $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libamlogic_npu.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu/
        # 替换 libpaddle_light_api_shared.so
        $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/
        # 替换 libpaddle_full_api_shared.so (仅在 full_publish 编译方式下)
        $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/
        
    • S905D3(Android 版)

      • tiny_publish 编译方式

        $ ./lite/tools/build_android.sh --arch=armv7 --toolchain=clang --android_stl=c++_shared --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk
        
      • full_publish 编译方式

        $ ./lite/tools/build_android.sh --arch=armv7 --toolchain=clang --android_stl=c++_shared --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk full_publish
        
      • 替换头文件和库

        # 替换 include 目录
        $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/include/ PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/armhf/include/
        # 替换 NNAdapter 运行时库
        $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libnnadapter.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/
        # 替换 NNAdapter device HAL 库
        $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libamlogic_npu.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/
        # 替换 libpaddle_light_api_shared.so
        $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/
        # 替换 libpaddle_full_api_shared.so(仅在 full_publish 编译方式下)
        $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/
        
  • 替换头文件后需要重新编译示例程序

其它说明

  • Amlogic 和 Paddle Lite 研发团队正在持续增加用于适配 Paddle 算子的 bridge/converter,以便适配更多 Paddle 模型。