PaddleLite使用瑞芯微NPU预测部署

Paddle Lite已支持Rockchip NPU的预测部署。 其接入原理是与之前华为Kirin NPU类似,即加载并分析Paddle模型,将Paddle算子转成Rockchip NPU组网API进行网络构建,在线生成并执行模型。

支持现状

已支持的芯片

  • RK1808/1806
  • RV1126/1109 注意:暂时不支持RK3399Pro

已支持的设备

  • RK1808/1806 EVB
  • TB-RK1808S0 AI计算棒
  • RV1126/1109 EVB

已支持的Paddle模型

已支持(或部分支持)的Paddle算子

  • relu
  • conv2d
  • depthwise_conv2d
  • pool2d
  • fc
  • softmax
  • batch_norm
  • concat
  • elementwise_add
  • elementwise_sub
  • elementwise_mul
  • elementwise_div

参考示例演示

测试设备

  • RK1808 EVB

    https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/rockchip/rk1808_evb_front.jpgrk1808_evb_front

    https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/rockchip/rk1808_evb_back.jpgrk1808_evb_back

  • TB-RK1808S0 AI计算棒

    https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/rockchip/TB-RK1808S0.jpgtb-rk1808s0

  • RV1126 EVB

    https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/rockchip/rv1126_evb.jpgrk1126_evb

准备设备环境

  • RK1808 EVB

    • 需要依赖特定版本的firmware,请参照rknpu_ddk的说明对设备进行firmware的更新;
    • 由于RK1808 EVB在刷firmware后,只是一个纯净的Linux系统,无法像Ubuntu那样使用apt-get命令方便的安装软件,因此,示例程序和PaddleLite库的编译均采用交叉编译方式;
    • 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,再也不用配置网络使用ssh或者通过串口的方式访问设备了,这个设计非常赞!
  • TB-RK1808S0 AI计算棒

    • 参考TB-RK1808S0 wiki教程的将计算棒配置为主动模式,完成网络设置和firmware的升级,具体步骤如下:

      • 将计算棒插入Window7/10主机,参考主动模式开发配主机的虚拟网卡IP地址,通过ssh toybrick@192.168.180.8验证是否能登录计算棒;
      • 参考Window7/10系统配置计算棒网络共享,SSH登录计算棒后通过wget www.baidu.com验证是否能够访问外网;
      • 参考固件在线升级,建议通过ssh登录计算棒,在shell下执行sudo dnf update -y命令快速升级到最新版本系统(要求系统版本>=1.4.1-2),可通过rpm -qa | grep toybrick-server查询系统版本:
      $ rpm -qa | grep toybrick-server
      toybrick-server-1.4.1-2.rk1808.fc28.aarch64
      
  • RV1126 EVB

    • 需要升级1.51的firmware(下载和烧录方法请联系RK相关同学),可通过以下命令确认librknn_runtime.so的版本:
    # strings /usr/lib/librknn_runtime.so | grep build |grep version
    librknn_runtime version 1.5.1 (161f53f build: 2020-11-05 15:12:30 base: 1126)
    
    • 同样的,示例程序和PaddleLite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,建议参考编译环境准备中的Docker开发环境进行配置;

  • 由于有些设备只提供网络访问方式(例如:TB-RK1808S0 AI计算棒),需要通过scp和ssh命令将交叉编译生成的PaddleLite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

  • 下载示例程序PaddleLite-linux-demo.tar.gz,解压后清单如下:

    - PaddleLite-linux-demo
      - image_classification_demo
        - assets
          - images 
            - tabby_cat.jpg # 测试图片
            - tabby_cat.raw # 已处理成raw数据的测试图片
          - labels
            - synset_words.txt # 1000分类label文件
          - models
            - mobilenet_v1_int8_224_for_cpu_fluid # Paddle fluid non-combined格式的、适用于ARM CPU的mobilenetv1量化模型
            - mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu_fluid # Paddle fluid non-combined格式的、适用于Rockchip NPU的mobilenetv1全量化模型
            - mobilenet_v1_int8_224_for_cpu
              - model.nb # 已通过opt转好的、适合ARM CPU的mobilenetv1量化模型
            - mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu
              - model.nb # 已通过opt转好的、适合Rockchip NPU的mobilenetv1全量化模型
        - shell
          - CMakeLists.txt # 示例程序CMake脚本
          - build
            - image_classification_demo # 已编译好的示例程序
          - image_classification_demo.cc # 示例程序源码
          - convert_to_raw_image.py # 将测试图片保存为raw数据的python脚本
          - build.sh # 示例程序编译脚本
          - run_with_adb.sh # RK1808/RK1806/RV1126/RV1109 EVB的示例程序运行脚本
          - run_with_ssh.sh # TB-RK1808S0 AI计算棒的示例程序运行脚本
      - libs
        - PaddleLite
          - arm64 # 适用于RK1808 EVB和TB-RK1808S0 AI计算棒的PaddleLite预编译库
            - include # PaddleLite头文件
            - lib
              - librknpu_ddk.so # RK DDK库
              - libgomp.so.1 # gnuomp库
              - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译PaddleLite库
          - armhf # 适用于RK1806/RV1126/RV1109 EVB的PaddleLite预编译库
    
  • 按照以下命令分别运行转换后的ARM CPU模型和Rockchip 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;
    2)build.sh需要在docker环境中执行,如果需要测试armhf库,可将build.sh的TARGET_ARCH_ABI修改成armhf后重新生成image_classification_demo。
    
    运行适用于ARM CPU的mobilenetv1全量化模型
    $ cd PaddleLite-linux-demo/image_classification_demo/assets/models
    $ cp mobilenet_v1_int8_224_for_cpu/model.nb mobilenet_v1_int8_224_for_cpu_fluid.nb
    $ cd ../../shell
    $ vim ./run_with_adb.sh 或 vim ./run_with_ssh.sh
      MODEL_NAME设置为mobilenet_v1_int8_224_for_cpu_fluid
    
    For RK1808 EVB
    $ ./run_with_adb.sh arm64
      (RK1808 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 266.276001 ms, max: 266.576996 ms, min: 266.158997 ms
      results: 3
      Top0  tabby, tabby cat - 0.522023
      Top1  Egyptian cat - 0.395266
      Top2  tiger cat - 0.073605
      Preprocess time: 2.684000 ms
      Prediction time: 266.276001 ms
      Postprocess time: 0.456000 ms
    
    For RK1806/RV1126/RV1109 EVB
    $ ./build.sh armhf
    $ ./run_with_adb.sh armhf
      (RV1126 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 338.019904 ms, max: 371.528992 ms, min: 331.010010 ms
      results: 3
      Top0  tabby, tabby cat - 0.522023
      Top1  Egyptian cat - 0.395266
      Top2  tiger cat - 0.073605
      Preprocess time: 3.443000 ms
      Prediction time: 338.019904 ms
      Postprocess time: 0.600000 ms
    
      (RV1109 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 335.438400 ms, max: 346.362000 ms, min: 331.894012 ms
      results: 3
      Top0  tabby, tabby cat - 0.522023
      Top1  Egyptian cat - 0.395266
      Top2  tiger cat - 0.073605
      Preprocess time: 3.420000 ms
      Prediction time: 335.438400 ms
      Postprocess time: 0.582000 ms
    
    For TB-RK1808S0 AI计算棒
    $ ./run_with_ssh.sh arm64
      (TB-RK1808S0 AI计算棒)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 358.836304 ms, max: 361.001007 ms, min: 358.035004 ms
      results: 3
      Top0  tabby, tabby cat - 0.522023
      Top1  Egyptian cat - 0.395266
      Top2  tiger cat - 0.073605
      Preprocess time: 3.670000 ms
      Prediction time: 358.836304 ms
      Postprocess time: 0.542000 ms
    
    运行适用于Rockchip NPU的mobilenetv1全量化模型
    $ cd PaddleLite-linux-demo/image_classification_demo/assets/models
    $ cp mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu/model.nb mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu_fluid.nb
    $ cd ../../shell
    $ vim ./run_with_adb.sh 或 vim ./run_with_ssh.sh
      MODEL_NAME设置为mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu_fluid
    
    For RK1808 EVB
    $ ./run_with_adb.sh arm64
      (RK1808 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 6.663300 ms, max: 6.705000 ms, min: 6.590000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.514779
      Top1  tabby, tabby cat - 0.421183
      Top2  tiger cat - 0.052648
      Preprocess time: 2.391000 ms
      Prediction time: 6.663300 ms
      Postprocess time: 0.470000 ms
    
    For RK1806/RV1126/RV1109 EVB
    $ ./build.sh armhf
    $ ./run_with_adb.sh armhf
      (RV1126 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 5.956600 ms, max: 6.083000 ms, min: 5.860000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.497230
      Top1  tabby, tabby cat - 0.409483
      Top2  tiger cat - 0.081897
      Preprocess time: 3.514000 ms
      Prediction time: 5.956600 ms
      Postprocess time: 0.539000 ms
    
      (RV1109 EVB)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 7.163200 ms, max: 7.459000 ms, min: 7.055000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.497230
      Top1  tabby, tabby cat - 0.409483
      Top2  tiger cat - 0.081897
      Preprocess time: 3.465000 ms
      Prediction time: 7.163200 ms
      Postprocess time: 0.595000 ms
    
    For TB-RK1808S0 AI计算棒
    $ ./run_with_ssh.sh arm64
      (TB-RK1808S0 AI计算棒)
      warmup: 5 repeat: 10, average: 9.819400 ms, max: 9.970000 ms, min: 9.776000 ms
      results: 3
      Top0  Egyptian cat - 0.514779
      Top1  tabby, tabby cat - 0.421183
      Top2  tiger cat - 0.052648
      Preprocess time: 4.277000 ms
      Prediction time: 9.819400 ms
      Postprocess time: 5.776000 ms
    
  • 如果需要更改测试图片,可通过convert_to_raw_image.py工具生成;

  • 如果需要重新编译示例程序,直接运行./build.sh即可,注意:build.sh的执行必须在docker环境中,否则可能编译出错。

更新模型

  • 通过Paddle Fluid训练,或X2Paddle转换得到MobileNetv1 foat32模型mobilenet_v1_fp32_224_fluid

  • 参考模型量化-有校准数据训练后量化使用PaddleSlim对float32模型进行量化(注意:由于RK NPU只支持tensor-wise的全量化模型,在启动量化脚本时请注意相关参数的设置),最终得到全量化MobileNetV1模型mobilenet_v1_int8_224_fluid

  • 参考模型转化方法,利用opt工具转换生成Rockchip NPU模型,仅需要将valid_targets设置为rknpu,arm即可。

    $ ./opt --model_dir=mobilenet_v1_int8_224_fluid \
        --optimize_out_type=naive_buffer \
        --optimize_out=mobilenet_v1_int8_224_for_rockchip_npu \
        --valid_targets=rknpu,arm
    
  • 注意:opt生成的模型只是标记了Rockchip NPU支持的Paddle算子,并没有真正生成Rockchip NPU模型,只有在执行时才会将标记的Paddle算子转成Rockchip NPU组网API,最终生成并执行模型。

更新支持Rockchip NPU的Paddle Lite库

  • 下载PaddleLite源码和Rockchip NPU DDK

    $ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
    $ cd Paddle-Lite
    $ git checkout <release-version-tag>
    $ git clone https://github.com/airockchip/rknpu_ddk.git
    
  • 编译并生成PaddleLite+RockchipNPU for armv8 and armv7的部署库

    For RK1808 EVB and TB-RK1808S0 AI计算棒
    tiny_publish
    $ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_rockchip_npu=ON --rockchip_npu_sdk_root=./rknpu_ddk
    full_publish
    $ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_rockchip_npu=ON --rockchip_npu_sdk_root=./rknpu_ddk full_publish
    
    For RK1806/RV1126/RV1109 EVB
    tiny_publish
    $ ./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv7hf --with_extra=ON --with_log=ON --with_rockchip_npu=ON --rockchip_npu_sdk_root=./rknpu_ddk
    full_publish
    $ ./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv7hf --with_extra=ON --with_log=ON --with_rockchip_npu=ON --rockchip_npu_sdk_root=./rknpu_ddk full_publish
    
  • 将编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/include替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/arm64/include目录;

  • 将tiny_publish模式下编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/arm64/lib/libpaddle_light_api_shared.so文件;

  • 将full_publish模式下编译生成的build.lite.armlinux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.rknpu/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/arm64/lib/libpaddle_full_api_shared.so文件;

  • 将编译生成的build.lite.armlinux.armv7hf.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7hf.rknpu/cxx/include替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/armhf/include目录;

  • 将tiny_publish模式下编译生成的build.lite.armlinux.armv7hf.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7hf.rknpu/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/armhf/lib/libpaddle_light_api_shared.so文件;

  • 将full_publish模式下编译生成的build.lite.armlinux.armv7hf.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7hf.rknpu/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so替换PaddleLite-linux-demo/libs/PaddleLite/armhf/lib/libpaddle_full_api_shared.so文件。

其它说明

  • RK研发同学正在持续增加用于适配Paddle算子bridge/converter,以便适配更多Paddle模型。