使用算能BM1684X 开发板进行模型开发全流程

一、开发环境准备

1. 硬件连接与系统准备

硬件连接：将核心板插入底板，确保卡扣牢固；连接散热风扇和电源；

系统安装：

下载 BM1684X 专用 Ubuntu 镜像 (如 Ubuntu 20.04)；

使用 balenaEtcher 等工具烧录至 TF 卡；

将 TF 卡插入开发板，启动系统；

2. 软件环境搭建（PC 端）

安装依赖：

sudo apt install docker.io python3 python3-dev libgl1-mesa-glx

获取 SDK：从算能官网下载对应版本 SDK（推荐 v24.04.01 以上）

启动 Docker 开发环境：

二、模型转换流程（以 ONNX 模型为例）

1. 模型准备

将训练好的模型导出为 ONNX 格式（支持 PyTorch/TensorFlow/Paddle 等框架）；

确保模型输入尺寸符合 BM1684X 要求（如 YOLOv5 常见 [1,3,640,640]）；

2. 使用 TPU-MLIR 工具链转换

3. 转换参数说明

三、模型推理开发

1. 开发板环境配置

安装驱动和 SDK：

2. 编写推理代码（Python 示例）

3. C++ 推理代码示例

4. 推理性能优化技巧

内存优化：

使用内存池避免频繁分配释放；

确保数据按 NPU 对齐要求存储（BM1684X 的 LMEM 划分为 64 个分区）；

批量处理：

设置合适的 batch size（如视频流处理建议 8-16）；

使用 pipeline 架构（前处理 / 推理 / 后处理并行）；

精度选择：

视觉任务优先使用 INT8 量化（可提升 4 倍性能）；

大语言模型推荐 W4BF16 或 BF16 混合精度；

四、模型性能调优与部署

1. 模型量化技巧

INT8 量化：

使用足够多的校准样本（建议 1000+）；

对于难量化层，可生成 qtable 文件指定哪些层使用浮点计算；

混合精度 (Hybrid Precision)：

2. 模型部署与测试

文件传输：

性能测试：

常见问题排查：

模型转换失败：检查 ONNX 模型是否合规，是否有不支持的算子；

推理结果异常：核对预处理 / 后处理是否与训练一致；

性能不佳：检查内存使用是否合理，是否启用了量化；

五、进阶开发（选做）

1. 使用 BMLang 高级编程接口

BMLang 提供 C++ 高级接口，无需了解硬件细节即可开发高效模型：

2. 自定义算子开发

对于特殊需求，可开发自定义算子：

编写算子实现（C++）；

使用bmlang::custom_op接口集成到模型中；

编译时指定自定义算子库路径；

六、总结与下一步

使用 BM1684X 开发板进行模型开发的完整流程为：

训练模型 → 转换为 ONNX → TPU-MLIR 转换为 BModel → 开发板部署推理；

核心要点：

使用 TPU-MLIR 工具链进行模型转换，支持 FP32/INT8/BF16/F16 多种精度；

使用 sophon-sail 库进行推理开发，简单高效；

通过量化和内存优化提升模型性能；

下一步建议：

从官方示例入手（如 YOLOv5/YOLOX），熟悉基本流程；

尝试不同模型（如 ResNet、BERT 等）的转换和部署；

针对特定应用场景进行性能调优，充分发挥 BM1684X 的 32TOPS 算力优势；

注：完整开发文档可参考算能官网 SDK 文档和 GitHub 上的 TPU-MLIR 项目。