Arm®ML处理器 嵌入式评估工具包介绍
arm ethos-u55是世界上第一款micronpu。这是一种新型的ml处理器，旨在加速嵌入式和物联网设备上的ml推理。
评估工具包概述 此评估工具包的目的是允许用户开发软件并测试ethos-u npu和cortex-m55 cpu的性能。ethos-u npu是一种新型机器学习（ml）处理器，专门设计用于在受限嵌入式和物联网设备中加速ml工作负载的计算。该产品经过优化，可高效执行ml算法中常用的数学运算，如卷积或激活函数。
ml用例 评估工具包通过为嵌入式堆栈提供随时可用的ml应用程序来增加价值。因此，您可以试验已经开发的软件用例，并为cortex-m cpu和ethos-u npu创建自己的应用程序。下表列出了可供您使用的示例应用程序和使用的模型。
上述用例实现了端到端的ml流，包括数据预处理和后处理。它们将允许您调查嵌入式软件堆栈，通过显示不同的性能指标（如推断周期计数估计和网络执行结果），评估在cortex-m55 cpu和ethos-u npu上运行的网络的性能。
软件和硬件概述 评估工具包基于arm®corstone™-300参考包。arm®corstone™-300帮助您在arm®cortex上快速构建soc™-m55和arm®精神™-u55设计。arm®corstone™-300设计实现在arm mps3 fpga板上公开，或作为mps3开发板的固定虚拟平台公开。
这里描述了ethos-u npu软件堆栈。
所有ml用例，尽管说明了不同的应用程序，都有共同的代码，比如初始化硬件抽象层（hal）。由于hal，应用程序通用代码可以在x86或arm cortex-m体系结构上运行。对于ml应用程序特定的部分，google®tensorflow™ 微控制器推理机用于调度神经网络模型的执行。微控制器tensorflow lite与ethos-u npu驱动程序集成，并将某些操作符的执行委托给npu，如果npu不支持神经网络模型操作符，则委托给cpu。cmsis-nn用于优化int8数据类型的cpu工作负载执行。通用的ml应用程序函数将帮助您专注于实现定制ml用例的逻辑：您只能修改用例代码，而保持所有其他组件不变。提供的构建系统将发现新的ml应用程序代码，并自动将其包含到编译流中。
要在cortex-m和ethos-u npu上运行ml应用程序，请执行以下步骤：
通过安装所需的先决条件来设置您的环境。 按照此处的说明，使用vela编译器生成ethos-u的优化神经网络模型。 配置生成系统。 使用make命令编译项目。 如果使用fvp，请在fvp上启动所需的应用程序。如果使用fpga选项，请在fpga上加载图像并启动应用程序。
要熟悉这些步骤，您可以按照《快速入门指南》进行操作。
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评估工具包概述 此评估工具包的目的是允许用户开发软件并测试ethos-u npu和cortex-m55 cpu的性能。ethos-u npu是一种新型机器学习（ml）处理器，专门设计用于在受限嵌入式和物联网设备中加速ml工作负载的计算。该产品经过优化，可高效执行ml算法中常用的数学运算，如卷积或激活函数。
ml用例 评估工具包通过为嵌入式堆栈提供随时可用的ml应用程序来增加价值。因此，您可以试验已经开发的软件用例，并为cortex-m cpu和ethos-u npu创建自己的应用程序。下表列出了可供您使用的示例应用程序和使用的模型。
上述用例实现了端到端的ml流，包括数据预处理和后处理。它们将允许您调查嵌入式软件堆栈，通过显示不同的性能指标（如推断周期计数估计和网络执行结果），评估在cortex-m55 cpu和ethos-u npu上运行的网络的性能。
软件和硬件概述 评估工具包基于arm®corstone™-300参考包。arm®corstone™-300帮助您在arm®cortex上快速构建soc™-m55和arm®精神™-u55设计。arm®corstone™-300设计实现在arm mps3 fpga板上公开，或作为mps3开发板的固定虚拟平台公开。
这里描述了ethos-u npu软件堆栈。
所有ml用例，尽管说明了不同的应用程序，都有共同的代码，比如初始化硬件抽象层（hal）。由于hal，应用程序通用代码可以在x86或arm cortex-m体系结构上运行。对于ml应用程序特定的部分，google®tensorflow™ 微控制器推理机用于调度神经网络模型的执行。微控制器tensorflow lite与ethos-u npu驱动程序集成，并将某些操作符的执行委托给npu，如果npu不支持神经网络模型操作符，则委托给cpu。cmsis-nn用于优化int8数据类型的cpu工作负载执行。通用的ml应用程序函数将帮助您专注于实现定制ml用例的逻辑：您只能修改用例代码，而保持所有其他组件不变。提供的构建系统将发现新的ml应用程序代码，并自动将其包含到编译流中。
要在cortex-m和ethos-u npu上运行ml应用程序，请执行以下步骤：
通过安装所需的先决条件来设置您的环境。 按照此处的说明，使用vela编译器生成ethos-u的优化神经网络模型。 配置生成系统。 使用make命令编译项目。 如果使用fvp，请在fvp上启动所需的应用程序。如果使用fpga选项，请在fpga上加载图像并启动应用程序。
要熟悉这些步骤，您可以按照《快速入门指南》进行操作。
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