CV186AH 适配 BM1684 算法模型：关键步骤与技术差异

CV186AH 核心板支持 BM1684 的算法模型，但需要通过 TPU-MLIR 重新编译适配，不能直接运行 BM1684 原生 bmodel 文件。

一、兼容性基础

算能（Sophgo）官方明确标注 CV186AH 支持 BM1684/BM1684X 兼容性，属于同一 AI 处理器生态体系。CV186AH 内置神经网络加速引擎 TPU，拥有 7.2TOPS@INT8 算力，与 BM1684（17.6TOPS@INT8）在核心架构上有延续性。

二、适配关键步骤

模型重编译：使用支持 BM1688/CV186AH 的 TPU-MLIR 工具链重新编译模型，生成适配 CV186AH 的 bmodel 文件

pip install tpu_mlir[torch]  # 安装适配工具链

# 执行模型转换与编译流程

内存配置调整：BM1688/CV186AH 仅有两个 heap 区，需将原 BM1684 模型中 heap2 的内存分配调整至 heap1，否则会导致内存分配失败；

SDK 版本要求：需使用 BM1688/CV186AH SOPHONSDK v1.3 及以上版本，确保工具链与驱动兼容性；

三、技术差异要点

四、适配优势

支持主流深度学习框架：Caffe、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 等，与 BM1684 生态兼容；

提供完整迁移工具链，包括内存修改工具、模型转换脚本等；

适配后可充分利用 CV186AH 的低功耗特性（典型功耗低于 BM1684），适合边缘端部署；

五、总结

CV186AH 核心板对 BM1684 算法模型的支持是兼容性支持，而非原生支持。开发者只需完成模型重编译与少量内存配置调整，即可将基于 BM1684 开发的算法平滑迁移至 CV186AH 平台，实现算法资产复用与硬件升级。