原標題：如何快速部署邊緣就緒的機器學習應用

基于i.MX RT1170跨界微控制器實現(xiàn)快速部署邊緣就緒的機器學習應用方案

引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的快速發(fā)展，邊緣計算在降低延遲、提升安全性和節(jié)省成本等方面益處日益凸顯。在此背景下，快速部署邊緣就機器學習（ML）應用成為業(yè)界關注的熱點。i.MX RT1170系列跨界微控制器聯(lián)盟高性能和豐富的外部設置支持，成為實現(xiàn)這些應用的理想選擇。

i.MX RT1170系列簡介

i.MX RT1170系列是NXP半導體推出的一款跨界微控制器，集成了強大的處理能力和豐富的外設接口，能夠滿足多種高性能應用需求。該系列芯片的主要型號包括i.MX RT1176和i.MX RT1173，下面將詳細介紹其關鍵特性和在設計中的作用。

主機廠及其設計

1. i.MX RT1176

• CPU：雙核架構，一個Arm Cortex-M7內核，主頻高達1GHz，以及一個Arm Cortex-M4內核，主頻高達400MHz。

• 存儲：集成2MB SRAM和16KB TCM（緊耦合存儲器）。

• 外部設置：豐富的外部設置接口，包括以太網(wǎng)、USB、CAN、SPI、I2C、UART等。

• 圖像處理：支持圖形加速器PXP，能夠進行基本的處理操作。

• 安全特性：提供多種安全功能，如安全啟動、加密加速器、真隨機數(shù)生成器（TRNG）等。

2. i.MX RT1173

• CPU：同樣為雙核架構，但Cortex-M7內核的主頻為800MHz，Cortex-M4內核的主頻為400MHz。

• 存儲：集成1MB SRAM和16KB TCM。

• 外設：與i.MX RT1176類似，擁有多種外設接口。

• 圖像處理：支持基本的圖形處理功能，但性能略低于i.MX RT1176。

• 安全特性：同樣具備多種安全功能，但相對i.MX RT1176有所簡化。

在設計中的作用

1. 高性能計算：雙核架構的設計使得i.MX RT1170系列在處理復雜計算任務時具有顯著優(yōu)勢。Cortex-M7內核用于高性能計算任務，如機器學習推理和實時數(shù)據(jù)處理；Cortex-M4內核則可用于處理復雜任務和外部設置管理。

2. 為外部設備提供支持：豐富的外部設備接口使得該系列芯片能夠輕松集成到各種物聯(lián)網(wǎng)設備上。例如，以太網(wǎng)和USB接口可用于數(shù)據(jù)傳輸和設備通信，CAN接口適用于工業(yè)自動化應用。

3. 處理能力：集成的圖形加速器PXP可以處理基本的處理任務，如縮放、旋轉和顏色轉換，這些需要處理功能的邊緣設備尤為重要。

4. 安全特性：內置的安全功能確保了數(shù)據(jù)的機密性和可用性，對于需要處理敏感數(shù)據(jù)的應用場景，如醫(yī)療和工業(yè)控制系統(tǒng)，i.MX RT1170系列提供了必要的安全保障。

邊緣流程應用設計

系統(tǒng)架構設計

在基于i.MX RT1170的基礎機器學習應用設計中，系統(tǒng)架構的設計非常重要。一個典型的架構包括以下幾個關鍵部分：

1. 數(shù)據(jù)采集模塊：通過傳感器或其他輸入設備收集數(shù)據(jù)，使用i.MX RT1170的外部接口進行數(shù)據(jù)傳輸和處理。

2. 預處理模塊：對原始數(shù)據(jù)進行預處理，如去圖像、歸一化和特征提取。可以利用Cortex-M4內核進行實時預處理任務。

3. 機器學習推理模塊：使用Cortex-M7內核進行機器學習模型的推理?？梢灶A訓練模型并進行實時推斷。

4. 結果處理模塊：對推理進行處理和輸出，如通過顯示器顯示結果或通過通信發(fā)送數(shù)據(jù)。

5. 安全模塊：使用芯片內置安全功能確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。

機器學習模型選擇與優(yōu)化

在邊緣設備上部署機器學習模型，模型的大小、計算復雜度和推理速度等因素。常用的邊緣機器學習模型包括輕量級融合神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、移動端優(yōu)化模型（如MobileNet）和小型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。

1. 模型選擇：選擇合適的模型至關重要。對于分類任務，可以選擇MobileNet或SqueezeNet；對于語音識別任務，可以選擇Tiny RNN或經(jīng)過處理的LSTM模型。

2. 模型優(yōu)化：為了在資源限定的目標設備上進行機器學習模型，需要進行模型優(yōu)化。常用的優(yōu)化方法包括量化、剪枝和知識蒸餾。

• ：將模型的權重和激活值從浮點數(shù)轉化為準確度較低的整數(shù)（如8位整數(shù)），以減少模型的大小和計算復雜度。

• 剪枝：移除模型中對推理結果影響的零售商參數(shù)，以減少模型的大小和計算需求。

• 知識蒸餾：通過一個大型預訓練模型（教師模型）指導一個小型企業(yè)模型（學生模型）進行訓練，從而提高小模型的性能。

實現(xiàn)案例

以下是一個基于i.MX RT1170的信息分類應用案例：

1. 數(shù)據(jù)采集：使用連接到i.MX RT1170的攝像頭實時采集，通過Cortex-M4內核進行預處理，如圖像縮放和灰度轉換。

2. 模型加載：將預訓練的MobileNet模型加載到Cortex-M7內核中，并進行初始化。

3. 實時推理：截至采集到新的數(shù)據(jù)時，通過Cortex-M7內核進行實時推理，輸出分類結果。

4. 結果顯示：將分類通過LCD顯示屏顯示，或通過網(wǎng)絡服務器進行進一步的處理和分析。

5. 安全處理：利用芯片安全啟動和加密加速器，確保數(shù)據(jù)安全和保密性。

部署流程與優(yōu)化策略

在將邊緣就緒機器學習應用部署到i.MX RT1170微控制器上，有一些關鍵流程和優(yōu)化策略，以確保應用的性能和效率。

模型量化

模型改進是一種常見的策略，通過減少模型參數(shù)，降低模型的內存占用和計算需求，同時加快模型性能的提高。在i.MX RT1170上，可以內置的工具或使用第三方工具進行模型計算。一般來說，是一種常見的選擇，可以保持較高的精度，同時減小模型的計算量。

2. 邊緣數(shù)據(jù)管理

在邊緣設備上，由于資源的利用，需要高效管理數(shù)據(jù)流和存儲。可以采用數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)分配等策略，以降低數(shù)據(jù)傳輸和存儲成本。此外，及時清理無用數(shù)據(jù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)結構，提高系統(tǒng)性能的手段。

3. 芯片特性利用

i.MX RT1170芯片具有豐富的外設接口和硬件加速器，可以有效地根據(jù)這些特性來推理和數(shù)據(jù)處理。利用硬件加速器進行圖像處理和加密解密操作，可以提高系統(tǒng)性能和安全性。

4. 解剖。

完善邊緣計算，提高系統(tǒng)性能和效率，降低系統(tǒng)維護成本，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性。

5.實時性要求

對于一些特定需求，需要特別注意系統(tǒng)的可用性。

應用場景舉例

基于i.MX RT1170的邊緣機器學習應用可以違背各種場景，例如：

• 智能監(jiān)控系統(tǒng)：利用圖像分類技術對監(jiān)控畫面進行實時分析，識別異常事件并發(fā)送警報。

• 工業(yè)自動化：通過監(jiān)測設備傳感器數(shù)據(jù)，及時獲取設備故障并進行預測性維護，提高設備可靠性和生產(chǎn)效率。

• 智能家居：利用語音識別技術對用戶指令進行實時解析和執(zhí)行，實現(xiàn)智能家居設備的控制和管理。

• 醫(yī)療健康：通過監(jiān)測生物傳感器數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測以滿足需求，并進行遠程診斷和治療。

結語

基于i.MX RT1170跨界微控制器邊緣機器學習應用方案具有廣闊的應用前景和重要的實際意義。通過合理的系統(tǒng)架構設計、模型優(yōu)化和應用部署流程，可以在資源限定的邊緣設備上實現(xiàn)高效、可靠的機器學習應用。隨著邊緣計算和人工智能技術的推動，相信基于i.MX RT1170邊緣機器學習應用在各個領域發(fā)揮越來越重要的作用，為社會和產(chǎn)業(yè)帶來更大的價值和創(chuàng)新。