eIQ的硬件加速：NPU与DSP昨晚调试一块i.MX RT1170的板子，跑一个轻量级的人脸检测模型。模型在PC上量化后只有200KB，心想这总该跑得动吧。结果一上板，推理一次花了800多毫秒——这帧率连幻灯片都不如。同事路过看了一眼，丢下一句话：“你该不会还在用CPU跑吧？”一语惊醒梦中人。i.MX RT1170这颗芯片里明明藏着NPU和DSP两个加速引擎，我却让Cortex-M7在那吭哧吭哧做矩阵乘法。这就像开着法拉利却挂着一档在跑。别把NPU当CPU用很多人第一次接触eIQ的硬件加速，容易犯一个错误：以为把模型丢给eIQ，它就会自动调用NPU。天真了。eIQ的推理引擎确实支持多种后端——TFLite Micro、Glow、CMSIS-NN、以及针对NPU的Vela编译器。但默认情况下，TFLite Micro后端跑在CPU上。你得明确告诉它：“嘿，用NPU跑。”NPU（神经网络处理单元）和CPU的设计哲学完全不同。CPU是“万金油”，什么都能干，但干得不快。NPU是“专才”，只会做卷积、池化、全连接这些神经网络操作，但做得极快。i.MX RT系列的NPU（比如i.MX 8M Plus上的那个）可以在一个时钟周期内完成多个MAC（乘加）操作，而CPU需要多个指令周期。但NPU有个致命弱点：它只认自己的一套指令集。你训练好的模型，得先经过Vela编译器“翻译”成NPU能理解的格式。这个翻译过程不是简单的格式转换，而是对网络结构进行重排、算子融合、内存优化。翻译得好不好，直接决定推理速度。D 136、eIQ的硬件加速：NPU与DSP
eIQ的硬件加速：NPU与DSP昨晚调试一块i.MX RT1170的板子，跑一个轻量级的人脸检测模型。模型在PC上量化后只有200KB，心想这总该跑得动吧。结果一上板，推理一次花了800多毫秒——这帧率连幻灯片都不如。同事路过看了一眼，丢下一句话：“你该不会还在用CPU跑吧？”一语惊醒梦中人。i.MX RT1170这颗芯片里明明藏着NPU和DSP两个加速引擎，我却让Cortex-M7在那吭哧吭哧做矩阵乘法。这就像开着法拉利却挂着一档在跑。别把NPU当CPU用很多人第一次接触eIQ的硬件加速，容易犯一个错误：以为把模型丢给eIQ，它就会自动调用NPU。天真了。eIQ的推理引擎确实支持多种后端——TFLite Micro、Glow、CMSIS-NN、以及针对NPU的Vela编译器。但默认情况下，TFLite Micro后端跑在CPU上。你得明确告诉它：“嘿，用NPU跑。”NPU（神经网络处理单元）和CPU的设计哲学完全不同。CPU是“万金油”，什么都能干，但干得不快。NPU是“专才”，只会做卷积、池化、全连接这些神经网络操作，但做得极快。i.MX RT系列的NPU（比如i.MX 8M Plus上的那个）可以在一个时钟周期内完成多个MAC（乘加）操作，而CPU需要多个指令周期。但NPU有个致命弱点：它只认自己的一套指令集。你训练好的模型，得先经过Vela编译器“翻译”成NPU能理解的格式。这个翻译过程不是简单的格式转换，而是对网络结构进行重排、算子融合、内存优化。翻译得好不好，直接决定推理速度。D RELATED READING
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