作者｜donatello1996
来源 | 电子发烧友
题图｜飞凌嵌入式
飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板基于NXP i.MX 8M Plus处理器开发设计，该系列处理器专注于机器学习与视觉、高级多媒体以及具有高可靠性的工业自动化。旨在满足智慧城市、工业互联网、智能医疗、智慧交通等应用的需求。强大的四核或双核Arm Cortex-A53处理器，主频高达1.6GHz，带有神经处理单元(NPU)，最高运行速率可达2.3TOPS。
本文采用的硬件板卡为飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板，系统版本Linux5.4.70+Qt5.15.0，主要介绍移植官方NPU TensorFlow例程。
在OKMX8MP-C 开发板提供的产品使用手册中，有一章是针对板上NPU的图像识别例程，位于EMMC分区的/usr/bin/tensoRFlow-lite-2.3.1/examples，我将EMMC分区mount为了/media分区，找到对应的例程位置。
切换到EMMC启动，进入/usr/bin/tensorflow-lite-2.3.1/examples/目录下，运行测试example：
再切回TF卡系统运行，提示报错，label_image程序的nnapi需要动态链接库支持：
libm-2.30.solibneuralnetworks.so.1.1.9libnnrt.so.1.1.9libArchModelSw.solibGAL.solibNNArchPerf.solibOpenVX.so.1.3.0libovxlib.so.1.1.0libVSC.so
其中libm-2.30.so被链接为ld-linux-aarch64.so.1，位于/usr/lib/aarch64-linux-gnu/目录下，若在移植后的目标系统的/usr/lib/aarch64-linux-gnu/下没有该库文件的话，是会在运行时提示报错的。将上述所有动态链接库复制到正确位置(/usr/lib和/usr/lib/aarch64-linux-gnu/)，再次运行：
可以看到没有任何报错，运行库环境移植成功，接下来可以愉快地进行tensorflow例程的玩耍了。
二、TensorFlow例程验证
先用飞凌嵌入式官方DEMO做一下验证，其验证结果如下。
0.780392: 653 military unIForm0.105882: 907 Windsor tie0.0156863: 458 bow tie0.0117647: 466 bulletproof vest0.00784314: 835 suit
78%结果吻合陆军制服，10%结果吻合温莎领带，1%结果吻合领结，1%结果吻合防弹背心，不到1%结果吻合西装，总的来说这个结果还是挺令人满意的，NPU的算力确实还可以，多次运行程序，得出的结果完全相同，说明NPU计算时使用的是固定的/静态的图像识别库。
我这边突发奇想，用这个Demo去测一下我自己的论坛头像，看看结果：
0.352941: 274 dingo0.254902: 265 Cardigan0.184314: 264 Pembroke0.0666667: 163 beagle0.0156863: 354 gazelle
35%的野狗，25%的毛衣，18%的Pembroke？？？，6%的小猎犬（beagle），1%的羚羊，看到羚羊（gazelle）我属实蚌埠住了，哈哈。
再来试试另外几张图片，为了检验这NPU的人工智能算力到底行不行，集齐十张图，豪华尊享。由于源码不开放，所以无法移植源码到自己的例程中：
0.160784: 639 maillot0.137255: 436 bathtub0.117647: 886 velvet0.0705882: 586 hair spray0.0509804: 440 bearskin
0.972549: 644 mask0.00392157: 918 comic book0.00392157: 904 wig0.00392157: 797 ski mask0.00392157: 732 plunger
0.380392: 583 grocery store0.321569: 957 custard apple0.0862745: 955 banana0.0352941: 956 jackfruit0.027451: 954 pineapple
0.254902: 918 comic book0.0470588: 771 running shoe0.0470588: 474 can opener0.0470588: 412 apron0.0392157: 794 shower cap
0.52549: 922 book jacket0.0705882: 788 shield0.0705882: 452 bolo tie0.0588235: 627 lighter0.0352941: 701 paper towel
0.121569: 656 miniskirt0.054902: 835 suit0.0470588: 852 television0.0470588: 440 bearskin0.0392157: 679 neck brace
0.65098: 918 comic book0.172549: 747 puck0.0196078: 922 book jacket0.0196078: 723 ping-pong ball0.0117647: 806 soccer ball
0.678431: 918 comic book0.0784314: 418 balloon0.0470588: 880 umbrella0.0470588: 722 pillow0.0156863: 644 mask
0.184314: 585 hair slide0.156863: 794 shower cap0.0941176: 797 ski mask0.0431373: 644 mask0.0352941: 571 gasmask
十张图片的识别结果均以编码方式呈现，从识别的概率结果来看，OKMX8MP-C开发板的NPU的算力还是非常强的。
据官方介绍，i.MX 8M Plus处理器内置NPU，可达到2.3 TOPS（Tera Operations Per Second，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作）算术处理，并实现先进的AI算法处理。并且NXP为i.MX 8M Plus处理器的NPU提供了一些特定用例，例如能够处理40,000多个英文单词，MobileNet v1模型可以每秒处理超过500张图像的图像分类。
作者简介
donatello1996，某大型企业资深嵌入式工程师，电子发烧友论坛技术大牛，同时也是飞凌嵌入式多年铁粉，曾基于飞凌多款板卡产出过优质测评文章或使用心得。本期三篇文章为donatello1996在使用OKMX8MP-C开发板过程中精心产出的干货，在此对donatello1996表示感谢。
