芯耀
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STM32N6 搭载 600 GOPS 算力的 NPU，是边缘 AI 场景的核心硬件载体。官方提供的模型验证方案开发工作量低、易集成，核心流程包含 “环境准备→模型生成→编译下载→性能 / 准确率评估→优化调优” 五步，可快速验证模型在硬件上的适配性与运行效果。
资料获取：如何在STM32N6上验证模型
1. 环境准备：搭建基础开发框架
验证前需完成软件与硬件的环境配置，确保工具链兼容与设备可正常通信：
- 软件要求：Python 3.9+、最新版 STM32CubeProgrammer、STM32CubeIDE 1.15.1（或 IAR 9.40.1+，需安装 STM32N6 补丁）、STEdgeAI Core 工具（v2.0.0+，需添加系统环境变量）。
- 硬件要求：推荐 STM32N6-DK 开发板（支持外部 RAM，无限制测试），STM32N6-Nucleo 板可使用但功能受限。
- 环境验证：打开 CMD 执行
stedgeai --version，显示版本信息即表明 STEdgeAI 安装成功；将 arm-none-eabi-objcopy.exe 路径加入环境变量，执行arm-none-eabi-objcopy --version验证工具可用性。
2. 核心流程：模型部署与验证步骤
2.1 生成模型权重与代码
通过 STEdgeAI 工具将预训练模型（支持 TFLite/ONNX 格式）转换为 STM32N6 可执行的代码与权重文件：
- 模型来源：可自行准备，或从 STM32 AI 模型库（GitHub）下载示例模型（如 MobileNetV2 花卉分类模型）。
- 执行命令：进入模型目录，运行
stedgeai generate -m [模型文件] --target stm32n6 --st-neural-art。 - 生成文件：包含模型代码（network.c）、权重文件（.raw）、编译报告（generate_report.txt）等，报告中需重点关注输入输出格式、Flash/RAM 占用、epoch 分配情况。
- 关键说明：epoch 分为 HW（NPU 执行）和 SW（Cortex-M55 执行）两类，若 SW epoch 占比过高，需修改模型算子以适配 NPU。
2.2 编译与下载：将模型部署到硬件
通过 Python 脚本完成工程编译与开发板烧录，需提前配置工具路径与设备通信：
- 配置前提：修改
$STEDGEAI_CORE_DIR/scripts/N6_scripts/config.json，确保 CubeProgrammer、编译器等工具路径正确。 - 执行脚本：以管理员权限运行
python [STEdgeAI路径]/scripts/N6_scripts/n6_loader.py，完成编译与烧录。 - 常见问题解决：
- 权限不足：管理员模式打开 CMD 或安装 STEdgeAI 到用户目录。
- 找不到文件：检查 config.json 中编译器路径配置。
- IAR 版本兼容：将 Project.N6DK.general.xcl 中的
armbat.dll替换为armLibsupportUniversal.dll。
- 注意事项：代码运行在 RAM 中，开发板不可断电，否则需重新烧录。
2.3 性能评估：测试推理速度与硬件负载
通过脚本快速获取模型运行效率数据，核心关注推理时间与 NPU 负载：
- 执行命令：
set PYTHONPATH=[AI_RUNNER路径] && python [AI_RUNNER路径]/examples/checker.py -d serial:921600 --perf-only -b 10。 - 参数说明：
-d serial:921600指定串口通信波特率，--perf-only仅测试性能，-b 10表示运行 10 次取平均值。 - 关键指标：推理时间（示例模型平均 8.453ms）、CPU Cycles（含 NPU 预配置 / 推理 / 后处理三部分）、NPU 负载占比（示例达 71.1%）。
2.4 准确率评估：验证模型预测效果
支持伪随机数据与真实数据集两类验证，生成量化指标报告：
- 伪随机数据验证：运行
stedgeai validate -m [模型文件] --target stm32n6 --mode target -d serial:921600，默认使用随机数据，输出准确率、RMSE、MAE 等指标。 - 真实数据验证：添加
-vi [数据集路径]参数（如-vi input_20_images.npy，数据集格式为 (样本数，224,224,3)），示例中真实数据验证准确率达 100%。 - 报告解读：包含混淆矩阵、交叉准确率、余弦相似度等，可直观判断模型在硬件上的预测一致性。
3. 优化调优：提升模型运行效率
通过配置文件修改与参数调整，进一步优化推理性能与适配性：
3.1 编译选项优化
- 复制默认配置文件：将
$STEDGEAI_CORE_DIR/Utilities/windows/targets/stm32/resources/neural_art.json与stm32n6.mpool到工作目录。 - 编辑 neural_art.json：添加优化选项
"allmems--O3-ec"，包含--enable-epoch-controller（硬件自动处理 epoch 切换）、--O3（最高优化级别）等。 - 重新生成模型：执行
stedgeai generate -m [模型文件] --target stm32n6 --st-neural-art allmems--O3-ec@neural_art.json。 - 优化效果：推理时间从 8.453ms 降至 6.277ms，NPU 负载提升至 99.8%，SW epoch 数量显著减少。
3.2 数据格式适配
- 输出格式转换：无需修改模型，添加
--output-data-type int8参数，直接生成 int8 输出模型，移除 int8→float32 转换 epoch，降低冗余计算。 - 输入通道调整：Pytorch 生成的 ONNX 模型（channel first 格式）可通过
--inputs-ch-position chlast参数，自动添加格式转换层，适配嵌入式图像处理 Pipeline。
3.3 内存分配优化
修改stm32n6.mpool文件（默认位于 STEdgeAI 安装目录），调整 CPU RAM、NPU RAM 与外部 Flash 的分配比例，优先使用 NPU RAM（访问速度更快），提升推理效率。
4. 关键说明与注意事项
- epoch 概念：STM32N6 编译器将模型切割为最小执行片段（epoch），HW epoch 由 NPU 执行，SW epoch 由 Cortex-M55 执行，需尽量减少 SW epoch 占比。
- 报告解读：生成报告（generate_report.txt）需重点关注输入输出格式、内存占用（Flash/RAM）、epoch 分配，若存在大量 SW epoch 需优化模型算子。
- 工具依赖：所有操作依赖 STEdgeAI 工具链与 STM32Cube 生态，确保工具版本匹配，避免兼容性问题。
5. STM32N6 模型验证核心命令速查表
| 命令类别 | 命令格式 | 参数说明 | 核心作用 |
|---|---|---|---|
| 环境验证 | stedgeai --version |
无额外参数，仅查看版本。 | 验证 STEdgeAI 工具是否安装成功，输出 STEdgeAI Core、MLC 等组件版本信息。 |
arm-none-eabi-objcopy --version |
无额外参数，仅查看版本。 | 验证编译器工具链（GNU objcopy）是否配置成功，确保编译流程正常。 | |
| 模型生成（基础） | stedgeai generate -m [模型文件路径] --target stm32n6 --st-neural-art |
-m：指定输入模型文件（支持 TFLite/ONNX 格式）；--target：指定目标硬件为 STM32N6；--st-neural-art：启用 ST Neural ART 编译模式。 |
将预训练模型转换为 STM32N6 可执行的代码、权重文件，生成编译报告（含内存占用、epoch 分配）。 |
| 模型生成（优化） | stedgeai generate -m [模型文件路径] --target stm32n6 --st-neural-art allmems--O3-ec@neural_art.json --output-data-type int8 |
新增参数：allmems--O3-ec@neural_art.json：引用优化配置文件（含 --enable-epoch-controller 等）；--output-data-type int8：指定输出数据格式为 int8（默认 float32）。 |
生成高性能优化模型，减少 SW epoch 占比，适配低带宽场景的 int8 输出需求。 |
| 模型生成（通道调整） | stedgeai generate -m [模型文件路径] --target stm32n6 --st-neural-art --inputs-ch-position chlast |
--inputs-ch-position chlast：将 channel first 格式（如 Pytorch ONNX）自动转换为 channel last 格式。 |
适配嵌入式图像处理 Pipeline，无需重新生成模型即可兼容不同通道顺序。 |
| 编译与下载 | python [STEdgeAI路径]/scripts/N6_scripts/n6_loader.py |
无额外参数，需提前配置config.json工具路径。 |
自动完成工程编译、链接，将模型代码烧录到 STM32N6 开发板（RAM 运行）。 |
| 性能评估 | set PYTHONPATH=[AI_RUNNER路径] && python [AI_RUNNER路径]/examples/checker.py -d serial:921600 --perf-only -b 10 |
-d serial:921600：指定串口通信（波特率 921600）；--perf-only：仅评估性能，不验证准确率；-b 10：运行 10 次推理取平均值。 |
输出推理时间（平均 / 最大）、CPU Cycles（NPU 预配置 / 推理 / 后处理）、NPU 负载占比。 |
| 准确率评估（伪随机数据） | stedgeai validate -m [模型文件路径] --target stm32n6 --mode target -d serial:921600 |
--mode target：指定在目标硬件（STM32N6）上验证；默认使用伪随机数据生成输入。 |
快速验证模型预测一致性，输出准确率、RMSE、MAE、混淆矩阵等量化指标。 |
| 准确率评估（真实数据） | stedgeai validate -m [模型文件路径] --target stm32n6 --mode target -d serial:921600 -vi [数据集路径] |
-vi [数据集路径]：指定真实数据集（如 input_20_images.npy，格式为 (样本数，224,224,3)）。 |
基于真实场景数据验证模型准确率，更贴近实际应用效果，输出详细评估报告。 |
命令使用关键说明
- 路径替换：命令中
[模型文件路径]、[STEdgeAI路径]等占位符，需替换为本地实际路径（如C:STSTEdgeAI2.0）。 - 权限要求：编译下载（n6_loader.py）、性能评估等命令需以管理员权限运行 CMD，避免权限不足导致失败。
- 串口配置：所有硬件交互命令（
-d serial:921600）需确保开发板串口连接正常，波特率与命令一致（默认 921600）。 - 配置依赖：模型生成、编译下载前，需先修改
config.json（STEdgeAI 脚本目录下），确保 CubeProgrammer、编译器等工具路径正确。
STM32N6 的模型验证流程依托官方工具链实现了 “低代码、高适配”，从模型转换到优化调优均有明确指引，可快速验证边缘 AI 模型的硬件适配性。通过编译选项优化、数据格式调整等手段，能进一步挖掘 NPU 算力潜力，为实际项目集成提供可靠参考。
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