一、模型使用和硬件加速原理#

前面我們知道了模型是一組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及很多參數(shù)， 最終以一個(gè)文件比如 kmodel 格式的文件的形式存在。
而這個(gè)模型要能在 MaixPy 的程序里面被使用， 首先需要程序能夠理解 kmodel 這個(gè)文件的格式， 并且支持模型里面的算法，這樣才能按照模型的描述將輸入經(jīng)過一些裂計(jì)算過程后得到輸出。

所以，重點(diǎn)就是支持模型里面的算法，稱 算子， 理論上，我們可以用軟件去實(shí)現(xiàn)這些算子， 就可以成功運(yùn)行模型了， 而執(zhí)行軟件的物理器件是 CPU ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算量很大，加上我們輸入的是圖片，圖片本身的數(shù)據(jù)量就挺龐大， 就算是 K210 400MHz 的主頻， 也無法滿足流暢的推算模型。

所以， 要么升級 CPU，但是成本太高， 要么做一個(gè)專用的硬件， 讓這個(gè)硬件專門去特定的算法，因?yàn)椴幌?CPU 一樣要做通用計(jì)算， 所以速度會非常快，在電腦上， 我們通常使用專用的圖像加速卡即 GPU 來加速圖形計(jì)算， 在 K210 上，這個(gè)專門的硬件叫做 KPU (Kendryte Proccess Unit)，第一個(gè)單詞是公司名， 其實(shí)和其它芯片的 NPU (神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元 Neural-network Processing Unit) 做的事情是一樣的。

在 MaixPy 里面，已經(jīng)集成了推導(dǎo)模型的代碼，同時(shí)使用了 KPU 進(jìn)行計(jì)算加速，使用時(shí)無需編寫很多代碼，只需要調(diào)用幾個(gè)函數(shù)即可快速運(yùn)行模型

二、關(guān)于 KPU#

雖然 KPU 是能夠加速模型運(yùn)算了， 但是由于成本、時(shí)間、功耗、體積、發(fā)熱、應(yīng)用領(lǐng)域定位等各種因素，它的能力并不能像專業(yè)領(lǐng)域的強(qiáng)力 NPU 一樣，包含了每一種算子，它只能處理一部分。

KPU 實(shí)現(xiàn)了 卷積、批歸一化、激活、池化 這 4 種基礎(chǔ)操作的硬件加速， 但是它們不能分開單獨(dú)使用，是一體的加速模塊。

所以， 在 KPU 上面推理模型， 以下要求（如果不需要訓(xùn)練和設(shè)計(jì)模型，暫時(shí)不需要仔細(xì)了解）：

內(nèi)存限制

K210 有 6MB 通用 RAM 和 2MB KPU 專用 RAM。模型的輸入和輸出特征圖存儲在 2MB KPU RAM 中。權(quán)重和其他參數(shù)存儲在 6MB 通用 RAM 中。

哪些算子可以被 KPU 完全加速？

下面的約束需要全部滿足。

特征圖尺寸：輸入特征圖小于等于 320x240 (寬x高) 同時(shí)輸出特征圖大于等于 4x4 (寬x高)，通道數(shù)在 1 到 1024。

Same 對稱 paddings (TensorFlow 在 stride=2 同時(shí)尺寸為偶數(shù)時(shí)使用非對稱 paddings)。

普通 Conv2D 和 DepthwiseConv2D，卷積核為 1x1 或 3x3，stride 為 1 或 2。

最大池化 MaxPool (2x2 或 4x4) 和 平均池化 AveragePool (2x2 或 4x4)。

任意逐元素激活函數(shù) (ReLU, ReLU6, LeakyRelu, Sigmoid...), KPU 不支持 PReLU。

哪些算子可以被 KPU 部分加速？

非對稱 paddings 或 valid paddings 卷積， nncase 會在其前后添加必要的 Pad 和 Crop（可理解為 邊框 與 裁切）。

普通 Conv2D 和 DepthwiseConv2D，卷積核為 1x1 或 3x3，但 stride 不是 1 或 2。 nncase 會把它分解為 KPUConv2D 和一個(gè) StridedSlice (可能還需要 Pad)。

MatMul 算子， nncase 會把它替換為一個(gè) Pad(到 4x4)+ KPUConv2D(1x1 卷積和) + Crop(到 1x1)。

TransposeConv2D 算子， nncase 會把它替換為一個(gè) SpaceToBatch + KPUConv2D + BatchToSpace。

以上說明來自這里

三、模型轉(zhuǎn)換#

前面說到， 模型其實(shí)就是一組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和參數(shù)數(shù)據(jù)，不同的軟件只能識別特定格式的模型， KPU 只認(rèn).kmodel格式的模型， 一般用電腦訓(xùn)練的模型則不是， 比如 tensorflow 是 .h5 格式或者 .tflite 格式， 要給 KPU 使用， 必須經(jīng)過變成 kmodel 格式， 可以使用 nncase 這個(gè)工具來達(dá)到模型轉(zhuǎn)換的目的
如果你需要轉(zhuǎn)換模型， 具體使用方法請自行查看這個(gè)倉庫里面的介紹

四、kmodel V3 模型 和 V4 模型#

由于代碼更新， 在過程中產(chǎn)生了兩個(gè)大版本， V3 和 V4， 其中 V3 模型是指用 nncase v0.1.0 RC5 轉(zhuǎn)換出來的模型； V4模型指用 nncase v0.2.0 轉(zhuǎn)換出來的模型

兩者有一定的不同，所以現(xiàn)在兩者共存， V3 代碼量更少，占用內(nèi)存小，效率也高，但是支持的算子少； V4 支持的算子更多，但是都是軟件實(shí)現(xiàn)的，沒有硬件加速，內(nèi)存使用更多，所以各有所長。 MaixPy 的固件也可以選擇是否支持 V4。

五、MaixPy 中使用模型 kmodel#

加載 SD 卡 （TF 卡）中的模型

將模型放到 SD 卡， 然后加載

   import KPU as kpu
   m = kpu.load("/sd/test.kmodel")

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加載 Flash 中的模型

將模型下載到 Flash， 然后加載

   import KPU as kpu
   model_addr_in_flash = 0x300000
   m = kpu.load(model_addr_in_flash)

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此處的 model_addr_in_flash 為模型在 Flash 中的偏移地址，模型可以通過 kflash.py 或者 kflash_gui 燒錄到 Flash 對應(yīng)的地址中

準(zhǔn)備輸入

一般情況下，我們會使用圖像作為輸入：

直接使用攝像頭采集的數(shù)據(jù)作為輸入：

   img = sensor.snapshot()

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這里 img 就可以直接作為輸入， 這里需要 注意： snapshot() 函數(shù)采集到圖片后，會將圖片數(shù)據(jù)放到兩個(gè)地方
(1) RGB565 內(nèi)存塊， 圖像以 RGB565 的形式存放在一塊內(nèi)存中，方便圖像處理的函數(shù)使用，注意在內(nèi)存中的排序是 [像素1 RGB, 像素2 RGB...]
(2) RGB888 內(nèi)存塊， 圖像以 R8G8B8 的形式存放在另一塊內(nèi)存中，注意在內(nèi)存中的排序是 [所有像素 R, 所有像素 G， 所有像素 B]， 我們也稱之為 AI 內(nèi)存

其中，實(shí)際上作為 KPU 輸入的數(shù)據(jù)是 RGB888 區(qū)域， 這個(gè)在前面的文檔 MaixPy 圖像及常用操作 章節(jié)中有仔細(xì)講解過

從文件讀取，或者將修改過的攝像頭圖像作為輸入：

直接從攝像頭采集的圖像會自動(dòng)填充 RGB888 區(qū)域，但是我們使用圖像處理函數(shù)比如 image.resize() 時(shí)，只會修改 RGB565，沒有修改 RGB888，因?yàn)橥瑫r(shí)修改兩處內(nèi)存需要耗費(fèi)大量時(shí)間，而 KPU 的輸入又是 RGB888 內(nèi)存塊， 所以在需要進(jìn)行 KPU 運(yùn)算時(shí)， 需要同步（刷新）一下 RGB888 內(nèi)存塊， 使用 img.pix_to_ai() 來進(jìn)行同步，否則先前的修改將不會在 KPU 上生效。
比如：

   img = image.Image("/sd/test.jpg")   # 從 sd 卡讀取 test.jpg 作為輸入
   img.pix_to_ai()                    # 同步 `RGB888` 內(nèi)存塊

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   img = sensor.snapshot()      # 獲取攝像頭采集的數(shù)據(jù)
   img = img.resize(240, 240)   # 使用圖像處理函數(shù)處理原圖像
   img.pix_to_ai()              # 同步 `RGB888` 內(nèi)存塊

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前向運(yùn)行模型

前向運(yùn)行模型，也就是按照 輸入到輸出 的方向走一遍模型計(jì)算， 通過輸入得出輸出的值：

   feature_map = kpu.forward(m, img)

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這里得到了 feature_map， 是一個(gè)特征圖， 比如我們前面將的 小球 和 玩具 的分類，輸出特征圖是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)， 每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示了是對應(yīng)物體的概率，我們將特征圖轉(zhuǎn)換為 list 對象：

   p_list = feature_map[:]
   print(p_list)

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就可以得到類似 [0.9, 0.1] 這樣的置信度結(jié)果了

六、KPU使用過程中的常見問題#

6.1. KPU能夠加載多大的模型？#

C 語言代碼運(yùn)行模型：
當(dāng) K210 運(yùn)行 C 代碼時(shí)，能夠加載 < 6MB 左右的模型， 具體要看 C 代碼的內(nèi)容。
MaixPy 運(yùn)行模型：
* 當(dāng)運(yùn)行 MaixPy (minimum版本) 時(shí)，能夠加載 4MB 左右的模型。 如果不使用攝像頭和 LCD， 最大可以加載 5MB 左右的模型（因?yàn)閿z像頭和 LCD 的緩沖區(qū)占用了很多內(nèi)存，但實(shí)際應(yīng)用也沒多大意義了）
* 當(dāng)運(yùn)行 MaixPy (完整版) 時(shí)，能夠加載 2MB 左右的模型
* 另外也支持實(shí)時(shí)從 Flash 加載模型， 理論上只要單層使用內(nèi)存不超過 2MB， 整體模型可以無限大，只不過要犧牲一點(diǎn)運(yùn)算速度。 使用方法看這里。 如果對原理和實(shí)現(xiàn)感興趣，可以看這里

6.2. 報(bào)錯(cuò)"memory overflow"怎么辦？#

出現(xiàn)這個(gè)問題，根據(jù)前面講到過的 系統(tǒng)內(nèi)存管理 可知，一般有兩個(gè)可能性：

報(bào)錯(cuò)的地方跟系統(tǒng)堆無關(guān)系， 可能是 GC 內(nèi)存不夠?qū)е拢梢赃m當(dāng)增加 GC 的總內(nèi)存大小

由于模型過大引起的。可以依次嘗試如下解決方案：

更換 MaixPy mini 版本固件

進(jìn)行模型剪枝優(yōu)化

使用 kpu.load_flash 接口運(yùn)行時(shí)實(shí)時(shí)加載模型，只是執(zhí)行效率降低一點(diǎn)

如果內(nèi)存不足，且 kpu.load_flash 性能無法滿足， 那么你可能需要使用 C SDK 進(jìn)行開發(fā)。

6.3. 報(bào)錯(cuò)"load error,only support kmodel v3/v4"怎么辦？#

出現(xiàn)這個(gè)問題可以嘗試如下解決方案:

如果為加載 Flash 中的模型，請確保 flash offset 填寫正確，并保證和 MaixPy 固件的地址沒有沖突（模型在 Flash 中的地址太靠前，然后往 Flash 燒錄入固件時(shí)， 固件大小超過了模型所在的起始地址， 導(dǎo)致模型被破壞）

如果是采用 nncase 0.2.0 進(jìn)行轉(zhuǎn)換的 kmodel V4，請嘗試采用 nncase 0.1.0 進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而生成 kmodel V3

6.4. 我想實(shí)現(xiàn)不同模型的選擇加載(例如按下按鈕運(yùn)行目標(biāo)分類，再次按下按鈕則運(yùn)行目標(biāo)檢測)，應(yīng)該怎么寫程序？#

因?yàn)閮?nèi)部 RAM 有限，所以當(dāng)需要切換不同模型進(jìn)行 kpu.load(address) 前，請先執(zhí)行 kpu.deinit(k210model) 釋放之前模型占用的內(nèi)存，然后再加載新的模型。 也就是分時(shí)復(fù)用內(nèi)存

審核編輯 黃昊宇