隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算的快速發(fā)展，AI技術(shù)在嵌入式設(shè)備中的應(yīng)用日益廣泛。ARM Cortex-M系列微控制器作為低功耗、高性能的處理器，成為了嵌入式AI應(yīng)用的首選平臺(tái)。為了充分發(fā)揮Cortex-M系列處理器的性能，ARM推出了CMSIS-NN（Cortex Microcontroller Software Interface Standard - Neural Networks）庫(kù)，旨在加速微控制器上的AI計(jì)算。本文將深入探討基于CMSIS-NN庫(kù)的ARM Cortex-M系列AI加速實(shí)踐，并通過(guò)示例代碼展示其應(yīng)用。

CMSIS-NN庫(kù)簡(jiǎn)介

CMSIS-NN是一個(gè)專為Arm Cortex-M處理器量身定制的軟件庫(kù)，集成了高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大化在微控制器上的性能并最小化內(nèi)存占用。該庫(kù)遵循TensorFlow Lite for Microcontrollers的int8和int16量化規(guī)范，確保與TFL和TFLM參考內(nèi)核的兼容性。CMSIS-NN庫(kù)提供了針對(duì)不同處理器架構(gòu)的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)，包括純C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)、SIMD指令優(yōu)化以及M-profile Vector Extension（MVE）指令優(yōu)化，能夠充分利用Cortex-M系列處理器的計(jì)算資源。

ARM Cortex-M系列處理器與AI

ARM Cortex-M系列處理器以其低功耗、高性能和靈活的架構(gòu)，在嵌入式設(shè)備中得到了廣泛應(yīng)用。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的嵌入式設(shè)備需要集成AI功能，以實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化的控制和管理。然而，嵌入式設(shè)備的資源有限，傳統(tǒng)的AI算法在微控制器上運(yùn)行效率低下。CMSIS-NN庫(kù)的推出，為Cortex-M系列處理器上的AI加速提供了有力支持。

CMSIS-NN庫(kù)在Cortex-M系列處理器上的優(yōu)化

CMSIS-NN庫(kù)針對(duì)Cortex-M系列處理器的不同架構(gòu)進(jìn)行了深度優(yōu)化。對(duì)于基礎(chǔ)型處理器如Cortex-M0或Cortex-M3，CMSIS-NN采用純C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，確保代碼的兼容性和可移植性。對(duì)于中高端處理器如Cortex-M4或帶有DSP擴(kuò)展的Cortex-M33，CMSIS-NN利用SIMD指令進(jìn)行優(yōu)化，提高計(jì)算效率。而對(duì)于搭載Arm Helium技術(shù)的處理器如Cortex-M55或Cortex-M85，CMSIS-NN則利用MVE指令進(jìn)行高性能優(yōu)化，進(jìn)一步提升計(jì)算速度和能效。

基于CMSIS-NN庫(kù)的AI加速實(shí)踐

以下是一個(gè)基于CMSIS-NN庫(kù)的簡(jiǎn)單AI加速實(shí)踐示例，展示如何在Cortex-M系列處理器上實(shí)現(xiàn)圖像分類任務(wù)。

c

#include "arm_nnfunctions.h"

#include "arm_math.h"

// 假設(shè)已經(jīng)加載了量化后的模型參數(shù)和輸入圖像數(shù)據(jù)

q7_t *input_data;

q7_t *weights;

q7_t *bias;

q7_t *output_data;

void perform_convolution(void) {

   // 卷積層參數(shù)

   const int input_channels = 3;  // 輸入通道數(shù)（例如RGB圖像）

   const int output_channels = 16; // 輸出通道數(shù)

   const int kernel_size = 3;     // 卷積核大小

   const int stride = 1;          // 步長(zhǎng)

   const int padding = 1;         // 填充

   // 調(diào)用CMSIS-NN的卷積函數(shù)

   arm_convolve_HWC_q7_basic(input_data, input_channels, output_channels,

                             kernel_size, kernel_size, stride, stride, padding, padding,

                             weights, bias, output_data, NULL);

}

int main(void) {

   // 初始化輸入數(shù)據(jù)、權(quán)重、偏置和輸出數(shù)據(jù)（此處省略具體實(shí)現(xiàn)）

   // 執(zhí)行卷積操作

   perform_convolution();

   // 后續(xù)處理（如池化、全連接等），此處省略

   return 0;

}

在上述示例中，我們假設(shè)已經(jīng)加載了量化后的模型參數(shù)和輸入圖像數(shù)據(jù)。通過(guò)調(diào)用CMSIS-NN庫(kù)中的arm_convolve_HWC_q7_basic函數(shù)，實(shí)現(xiàn)了卷積層的計(jì)算。該函數(shù)針對(duì)HWC（高度、寬度、通道）格式的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了優(yōu)化，能夠高效處理圖像數(shù)據(jù)。

結(jié)論

基于CMSIS-NN庫(kù)的ARM Cortex-M系列AI加速實(shí)踐，為嵌入式設(shè)備上的AI應(yīng)用提供了高效、低功耗的解決方案。通過(guò)針對(duì)不同處理器架構(gòu)的深度優(yōu)化，CMSIS-NN庫(kù)能夠充分發(fā)揮Cortex-M系列處理器的計(jì)算性能，實(shí)現(xiàn)AI算法的快速推理。未來(lái)，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和嵌入式設(shè)備的廣泛應(yīng)用，CMSIS-NN庫(kù)將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出其巨大的應(yīng)用潛力。