1.3 基本概念介绍
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算丰BM1684系列芯片产品涵盖了从末端到边缘到中枢的多种产品形态,可以支持两种不同的工作模式,分别对应不同的产品形态,具体信息如下:
BM1684的软件接口在两种工作模式下是基本相同的,BMNNSDK2同时支持两种模式,此外还提供了CModel模式作为芯片的软件模拟器,支持在没有相关硬件设备的情况下实现模型转换、部分算法验证等功能。本文在进行实例演示的时候,会进行相应的标注。
内存是BM1684应用调试中经常会涉及的重要概念,特别地,有以下3个概念需要特别区分清楚:Global Memory、Host Memory、Device Memory。
全局内存(Global Memory):指BM1684的片外存储DDR,通常为12GB,最大支持定制为16GB。
设备内存(Device Memory)和系统内存(Host Memory):根据BM168x产品类型或工作模式的不同,设备内存和系统内存具有不同的含义:
内存同步问题是后续应用调试中经常会遇到的比较隐蔽的重要问题。我们在BM-OpenCV和BM-FFmpeg两个框架内都提供了内存同步操作的函数;而BMCV API只面向设备内存操作,因此不存在内存同步的问题,在调用BMCV API前,需要将输入数据在设备内存上准备好;我们在BMLib中提供了接口,可以实现Host Memory和Global Memory之间、Global Memory内部以及不同设备的Global Memory之间的数据搬运。更多详细信息请参考《BMLib用户开发手册》和《多媒体用户开发手册》。
BModel:是一种面向算能TPU处理器的深度神经网络模型文件格式,其中包含目标网络的权重(weight)、TPU指令流等等。
Stage:支持将同一个网络的不同batch size的模型combine为一个BModel;同一个网络的不同batch size的输入对应着不同的stage,推理时BMRuntime会根据输入shape 的大小自动选择相应stage的模型。也支持将不同的网络combine为一个BModel,通过网络名称来获取不同的网络。
动态编译和静态编译:支持模型的动态编译和静态编译,可在转换模型时通过参数设定。动态编译的BModel,在Runtime时支持任意小于编译时设置的shape的输入shape;静态编译的BModel,在Runtime时只支持编译时所设置的shape。
优先使用静态编译的模型:
动态编译模型运行时需要BM1684内微控制器ARM9的参与,实时地根据实际输入shape,动态生成TPU运行指令。因此,动态编译的模型执行效率要比静态编译的模型低。若可以,应当优先使用静态编译的模型或支持多种输入shape的静态编译模型。
BMCV API均是围绕bm_image来进行的,一个 bm_image 对象对应于一张图片。用户通过 bm_image_create构建 bm_image 对象,attach到device memory;使用完需要调用 bm_image_destroy 销毁;手动attach到device memory的还需要手动释放;不同BMCV API支持的image_format和data_type不同,注意格式要求,必要时需要进行格式转换;更多详细信息请参考《BMCV用户开发手册》。
SAIL库中将bm_image封装为了BMImage,相关信息请参考《SAIL用户开发手册》。
BM1684
SoC模式
PCIE模式
独立运行
是,BM1684即为独立主机,算法运行在BM1684上
否,算法部署在X86或ARM主机,推理运行在PCIE卡
对外IO方式
千兆以太网
PCIE接口
对应产品
SE5/SM5
SC5/SC5H/SC5+
Soc模式
PCIE模式
产品
SM5/SE5
SC5/SC5H/SC5+
Global Memory
4GB A53专用 +
4GB TPU专用 +
4GB VPP/VPU专用
4GB TPU专用 +
4GB VPU专用 +
4GB VPP/A53专用
Host Memory
芯片上主控Cortex A53的内存
主机内存
Device Memory
划分给TPU/VPP/VPU的设备内存
PCIE板卡上的物理内存(Global Memory)