STM32N6 功耗精准测量：基于 STLINK-V3PWR 的全流程实现

STM32N6 作为 AI 原生 MCU，其功耗表现直接影响边缘智能设备的续航能力。本文基于 ST 官方x-cube-n6-ai-power-measurement软件包，详解使用STLINK-V3PWR实现 STM32N6 全场景功耗测量的方法，核心优势是 “覆盖 nA 到 500mA 动态范围、±0.5% 测量精度、软件自动化分析”，可精准捕获摄像头、NPU 推理等关键阶段的功耗数据。

资料获取：STM32N6功耗测量方法

1. 核心测量工具与硬件配置

1.1 核心硬件清单

被测设备：STM32N6570-DK 开发板（集成 Neural-ART NPU、CSI 接口）
测量工具：STLINK-V3PWR（电压 1.6-3.6V、电流几 nA-500mA、50kHz 带宽、1.6MHz 采样率）
辅助工具：USB 数据线（供电 + 串口通信）、杜邦线（硬件修改）

1.2 硬件关键配置（必做步骤）

（1）开发板硬件修改

STM32N6-DK 默认 5V 供电，需断开原有供电链路，改为 STLINK-V3PWR 供电 VDDCore（核心供电域，含 CPU、NPU、RAM 等）：

移除开发板上的电阻 R23、R24 和电容 C27，断开 5V 与外部 SMPS 的连接。
将 STLINK-V3PWR 的 OUT 引脚连接至开发板的 I_SENS_EXT_N（CN2-2 引脚），为外部 SMPS 供电（SMPS 效率参考 0.87）。

（2）引脚连接表（精准对应）

STLINK-V3PWR 引脚	STM32N6-DK 引脚	功能
OUT	CN2-2（I_SENS_EXT_N）	为 VDDCore 供电
GND	CN2-8（GND）	电源地
TGI	CN4-1（PG5）	触发功耗测量开始 / 停止
TVCC	CN2-12（I_SENS_VDDIO_N）	检测 VDDIO 电压
GND	CN2-7（GND）	信号地

2. 软件配置：固件与 Python 脚本

2.1 固件代码（核心流程）

烧录官方x-cube-n6-ai-power-measurement固件，核心逻辑是按阶段触发测量并记录时间戳：

while(1) {
  waitForUserTrigger(); // 等待用户按键触发
  startStlinkPwr(); // 启动STLINK-V3PWR，开始测量
  cameraInit(); // 摄像头初始化
  cameraCapture(); // 捕获图像（低功耗模式等待帧数据）
  cameraDeInit(); // 释放摄像头资源
  nn_inference(); // NPU神经网络推理（高功耗阶段）
  postProcessing(); // 后处理
  sendTimestamp(); // 串口发送时间戳数据
  deInitIPs(); // 关闭外设，结束测量
}

关键函数：cameraCapture()中启用低功耗时钟，通过HAL_PreEnterSLEEPMode()降低等待阶段功耗，确保测量真实性。
时间戳记录：pwr_timestamp_log()记录各阶段起始 / 结束时间，用于后续功耗与时间关联分析。

2.2 Python 脚本配置（自动化分析）

（1）环境搭建

安装 Python 3.x，进入Utilities/pwr_scripts目录。
执行命令安装依赖：pip install -r requirements.txt。

（2）核心配置文件（example_configuration.yml）

需配置 STLINK-V3PWR 和开发板串口信息：

devices:
  - type: stlink_pwr_ctrl
    name: VDDCORE
    vdd: 3.3          # 供电电压
    efficiency: 0.87  # SMPS效率
    serial: 003800243432511939383236  # STLINK-V3PWR序列号
  - type: stlink_com_ctrl
    baud_rate: 115200 # 串口波特率
    serial: 003A00433331511234333834  # 开发板STLINK序列号

（3）关键 Python 指令

功能	指令	说明
STLINK-V3PWR 上电	`python capture.py power -c my_config.yml on`	启动测量工具供电
捕获功耗数据	`python capture.py capture -c my_config.yml -w capture_full.csv`	保存数据到 CSV 文件
生成分析报告	`python full_sequence_power.py capture_full.csv`	输出各阶段功耗统计
图形化显示结果	`python capture.py display -r capture_full.csv`	生成功耗时序图表

3. 完整测量流程（6 步落地）

硬件搭建：按引脚连接表连接 STLINK-V3PWR 与开发板，完成开发板硬件修改。
固件烧录：将官方功耗测量固件烧录到 STM32N6-DK。
工具上电：执行 Python 上电指令，启动 STLINK-V3PWR 供电。
启动捕获：执行捕获指令，等待脚本就绪。
触发测量：按下开发板 USER 按键，触发固件中的测量流程（摄像头→NPU 推理→后处理）。
结果分析：执行报告生成和图形化指令，查看各阶段功耗数据。

4. 测量结果解读

4.1 分析报告（核心输出）

报告将按阶段输出功耗详情，示例如下：

1: 2393.54μJ in 19.97ms for camera started (119.86mW)
2: 4257.77μJ in 53.04ms for wait frame (80.27mW)
3: 28662.80μJ in 141.98ms for NOR flash init (201.9mW)
4: 180.60μJ in 1.20ms for nn_buffer copy (150.50mW)
5: 8068.1μJ in 30.46ms for nn inference (264.87mW)  # NPU高功耗阶段
6: 12.04μJ in 0.08ms for post processing (150.50mW)
总功耗：34547.8μJ in 247.2ms（平均139.7mW）

4.2 图形化显示

通过display指令生成功耗时序图，可直观观察各阶段功耗波动，快速定位高功耗模块（如 NPU 推理阶段功耗最高）。

5. 总结与关键注意事项

STM32N6 功耗测量的核心是 “精准控制供电链路 + 分阶段捕获 + 自动化分析”，STLINK-V3PWR 的宽动态范围和高精度的确保了从低功耗待机到高功耗 NPU 推理的全场景覆盖。关键注意事项：

必须按要求修改开发板硬件，否则会导致供电冲突。
SMPS 效率需按实际使用的芯片手册调整（官方 DK 板默认 0.87）。
测量前需确保固件中低功耗模式配置正确，避免额外功耗干扰结果。