2.2 重要概念

2.3.1 工作模式

Sophon BM168X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:

BM168X的软件接口在两种工作模式下是基本相同的,SophonSDK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。

2.3.2 硬件内存

内存是BM168X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BM168X的片外存储DDR,对BM1684来说,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》《多媒体用户开发手册》

2.3.3 BModel

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BM168X内微控制器的参与(ARM9 for BM1684, A53 for BM1684X),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。

2.3.4 bm_image

typedef enum bm_image_format_ext_{
    FORMAT_YUV420P,
    FORMAT_YUV422P,
    FORMAT_YUV444P,
    FORMAT_NV12,
    FORMAT_NV21,
    FORMAT_NV16,
    FORMAT_NV61,
    FORMAT_RGB_PLANAR,
    FORMAT_BGR_PLANAR,
    FORMAT_RGB_PACKED,
    FORMAT_BGR_PACKED,
    PORMAT_RGBP_SEPARATE,
    PORMAT_BGRP_SEPARATE,
    FORMAT_GRAY,
    FORMAT_COMPRESSED
} bm_image_format_ext;

typedef enum bm_image_data_format_ext_{
    DATA_TYPE_EXT_FLOAT32,
    DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE,
    DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE,
    DATA_TYPE_EXT_1N_BYTE_SIGNED,
    DATA_TYPE_EXT_4N_BYTE_SIGNED,
}bm_image_data_format_ext;

// bm_image结构体定义如下
struct bm_image {
    int width;
    int height;
    bm_image_format_ext image_format;
    bm_data_format_ext data_type;
    bm_image_private* image_private;
};

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

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