【白皮書導讀】嵌入式AI落地，ARM NPU工作架構剖析

Posted By owenou on 1 月 9, 2024 in Arm, Edge AI解決方案, Edge AI開發地圖, TensorFlow, Vela Compiler, 技術導讀 | 0 comments

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作者：歐敏銓

日前Edge AI Taiwan版主Jack大大推了一支影片，點擊率不高，但蠻有料的，看完有些想法，就用Google加ChatGPT查了些資料，且來整理一下分享。

首先是這支影片：

這是Edge AI晶片新創Alif的影片，影片中Plumerai這家公司說明他們如何設計和訓練AI人物偵測（Person Detection）模型的步驟，然後將其整合和移植到搭載Ethos-U55的Alif Ensemble微控制器上，可以實現電池供電型的即時人物偵測應用。目前人物偵測的影像辨識功能大多採用CPU/GPU等級的方案，Plumerai則證實在嵌入式系統上建置也已大有可為了。

影片中Alif代表也秀了一張圖（如下），說明了他們的差異化定位：採用32-bit MCU加整合運算單元，填補目前市場上AI運算的空缺領域（50-250GOPS），可在低功耗裝置上實現物件/人臉辨識、姿態辨識和語言辨識等AI應用。

而Alif的技術架構（見本文介紹），其實是站在ARM的Edge AI運算架構的基礎之上發展出來的，也是MCU廠商擁抱AI運算的主流架構：以ARM 的神經處理單元（NPU）- Ethos-U 搭配Cortex-A 和 Cortex-M 核心來支持各種機器學習工作負載，實現從視覺處理到自然語言處理的嵌入式和移動應用。

ARM NPU – Ethos-U技術架構

至於Ethos-U 的技術架構呢，則搜尋到這篇NXP的教學文，其中有一圖介紹了Ethos-U此一子系統的功能架構：

從圖中可看出，Ethos-U子系統中涵蓋了不同的硬體單元，包括Cortex-M、Ethos-U NPU（U65/U55）、SRAM和消息單元（MU）。在運作上主要由 Cortex-A55 負責載入機器學習模型，並與 Linux OS 和程式庫一起捕獲和預處理動態輸入，而Cortex-M 則控制著連接的 Ethos-U NPU，準備 NPU 的卸載描述符（offloading descriptor）並觸發 NPU 執行。MU 則是消息單元 IP，促進了 Cortex-A 和 Cortex-M 之間的核心通信。

這架構支持 TensorFlow Lite（TFLite）推論，可以fallback到相應的 Cortex-A 核心；同時支持 TensorFlow Lite Micro（TFLite-Micro）推論，可以fallback到相應的 Cortex-M 核心。它還支持推論 API，以將整個模型卸載到 TFLite-Micro 和 Cortex-M 上的 NPU。此外，它們提供了 Vela 模型工具，以優化 Ethos-U 目標的模型性能和記憶體使用。

Ethos-U 軟體架構

進一步來看Ethos-U的軟體運作架構如下：

在 Ethos-U 軟體架構中，有三個主要組件：Vela 模型編譯器、Cortex-A 軟體堆棧（software stack）和 Cortex-M 軟體堆棧。Vela 模型編譯器用於編譯 TFLite 模型圖以適應 Ethos-U，將模型中的支持運算符替換為包含 Ethos-U NPU 命令流的自定義“ethos-u”運算符，要在 Ethos-U 上部署 NN 模型，第一步是使用 Vela 工具編譯準備好的模型。為了能夠由 Ethos-U NPU 加速，網絡運算符必須被量化為 8 位(unsigned or signed)或 16 位(signed)。想進一步認識Vela Compiler，可參考本文。

Cortex-A 軟體堆棧包含 MPU 推理引擎（TensorFlow Lite）、驅動程式庫和用於 Linux 核心的Kernel-side設備驅動程序。而 Cortex-M 軟體堆棧則包含 MCU 推論引擎軟體（TFLite-Micro、CMSIS-NN）和 NPU 驅動程序。