原标题：如何快速部署边缘就绪的机器学习应用

基于i.MX RT1170跨界微控制器实现快速部署边缘就绪的机器学习应用方案

引言

随着物联网（IoT）的快速发展，边缘计算在降低延迟、提升安全性和节省成本等方面益处日益凸显。在此背景下，快速部署边缘就机器学习（ML）应用成为业界关注的热点。i.MX RT1170系列跨界微控制器联盟高性能和丰富的外部设置支持，成为实现这些应用的理想选择。

i.MX RT1170系列简介

i.MX RT1170系列是NXP半导体推出的一款跨界微控制器，集成了强大的处理能力和丰富的外设接口，能够满足多种高性能应用需求。该系列芯片的主要型号包括i.MX RT1176和i.MX RT1173，下面将详细介绍其关键特性和在设计中的作用。

主机厂及其设计

1. i.MX RT1176

• CPU：双核架构，一个Arm Cortex-M7内核，主频高达1GHz，以及一个Arm Cortex-M4内核，主频高达400MHz。

• 存储：集成2MB SRAM和16KB TCM（紧耦合存储器）。

• 外部设置：丰富的外部设置接口，包括以太网、USB、CAN、SPI、I2C、UART等。

• 图像处理：支持图形加速器PXP，能够进行基本的处理操作。

• 安全特性：提供多种安全功能，如安全启动、加密加速器、真随机数生成器（TRNG）等。

2. i.MX RT1173

• CPU：同样为双核架构，但Cortex-M7内核的主频为800MHz，Cortex-M4内核的主频为400MHz。

• 存储：集成1MB SRAM和16KB TCM。

• 外设：与i.MX RT1176类似，拥有多种外设接口。

• 图像处理：支持基本的图形处理功能，但性能略低于i.MX RT1176。

• 安全特性：同样具备多种安全功能，但相对i.MX RT1176有所简化。

在设计中的作用

1. 高性能计算：双核架构的设计使得i.MX RT1170系列在处理复杂计算任务时具有显著优势。Cortex-M7内核用于高性能计算任务，如机器学习推理和实时数据处理；Cortex-M4内核则可用于处理复杂任务和外部设置管理。

2. 为外部设备提供支持：丰富的外部设备接口使得该系列芯片能够轻松集成到各种物联网设备上。例如，以太网和USB接口可用于数据传输和设备通信，CAN接口适用于工业自动化应用。

3. 处理能力：集成的图形加速器PXP可以处理基本的处理任务，如缩放、旋转和颜色转换，这些需要处理功能的边缘设备尤为重要。

4. 安全特性：内置的安全功能确保了数据的机密性和可用性，对于需要处理敏感数据的应用场景，如医疗和工业控制系统，i.MX RT1170系列提供了必要的安全保障。

边缘流程应用设计

系统架构设计

在基于i.MX RT1170的基础机器学习应用设计中，系统架构的设计非常重要。一个典型的架构包括以下几个关键部分：

1. 数据采集模块：通过传感器或其他输入设备收集数据，使用i.MX RT1170的外部接口进行数据传输和处理。

2. 预处理模块：对原始数据进行预处理，如去图像、归一化和特征提取。可以利用Cortex-M4内核进行实时预处理任务。

3. 机器学习推理模块：使用Cortex-M7内核进行机器学习模型的推理。可以预训练模型并进行实时推断。

4. 结果处理模块：对推理进行处理和输出，如通过显示器显示结果或通过通信发送数据。

5. 安全模块：使用芯片内置安全功能确保数据在传输和存储过程中的安全性。

机器学习模型选择与优化

在边缘设备上部署机器学习模型，模型的大小、计算复杂度和推理速度等因素。常用的边缘机器学习模型包括轻量级融合神经网络（CNN）、移动端优化模型（如MobileNet）和小型循环神经网络（RNN）。

1. 模型选择：选择合适的模型至关重要。对于分类任务，可以选择MobileNet或SqueezeNet；对于语音识别任务，可以选择Tiny RNN或经过处理的LSTM模型。

2. 模型优化：为了在资源限定的目标设备上进行机器学习模型，需要进行模型优化。常用的优化方法包括量化、剪枝和知识蒸馏。

• ：将模型的权重和激活值从浮点数转化为准确度较低的整数（如8位整数），以减少模型的大小和计算复杂度。

• 剪枝：移除模型中对推理结果影响的零售商参数，以减少模型的大小和计算需求。

• 知识蒸馏：通过一个大型预训练模型（教师模型）指导一个小型企业模型（学生模型）进行训练，从而提高小模型的性能。

实现案例

以下是一个基于i.MX RT1170的信息分类应用案例：

1. 数据采集：使用连接到i.MX RT1170的摄像头实时采集，通过Cortex-M4内核进行预处理，如图像缩放和灰度转换。

2. 模型加载：将预训练的MobileNet模型加载到Cortex-M7内核中，并进行初始化。

3. 实时推理：截至采集到新的数据时，通过Cortex-M7内核进行实时推理，输出分类结果。

4. 结果显示：将分类通过LCD显示屏显示，或通过网络服务器进行进一步的处理和分析。

5. 安全处理：利用芯片安全启动和加密加速器，确保数据安全和保密性。

部署流程与优化策略

在将边缘就绪机器学习应用部署到i.MX RT1170微控制器上，有一些关键流程和优化策略，以确保应用的性能和效率。

模型量化

模型改进是一种常见的策略，通过减少模型参数，降低模型的内存占用和计算需求，同时加快模型性能的提高。在i.MX RT1170上，可以内置的工具或使用第三方工具进行模型计算。一般来说，是一种常见的选择，可以保持较高的精度，同时减小模型的计算量。

2. 边缘数据管理

在边缘设备上，由于资源的利用，需要高效管理数据流和存储。可以采用数据缓存、数据压缩和数据分配等策略，以降低数据传输和存储成本。此外，及时清理无用数据，优化数据结构，提高系统性能的手段。

3. 芯片特性利用

i.MX RT1170芯片具有丰富的外设接口和硬件加速器，可以有效地根据这些特性来推理和数据处理。利用硬件加速器进行图像处理和加密解密操作，可以提高系统性能和安全性。

4. 解剖。

完善边缘计算，提高系统性能和效率，降低系统维护成本，提高系统稳定性和可靠性。

5.实时性要求

对于一些特定需求，需要特别注意系统的可用性。

应用场景举例

基于i.MX RT1170的边缘机器学习应用可以违背各种场景，例如：

• 智能监控系统：利用图像分类技术对监控画面进行实时分析，识别异常事件并发送警报。

• 工业自动化：通过监测设备传感器数据，及时获取设备故障并进行预测性维护，提高设备可靠性和生产效率。

• 智能家居：利用语音识别技术对用户指令进行实时解析和执行，实现智能家居设备的控制和管理。

• 医疗健康：通过监测生物传感器数据，实时监测以满足需求，并进行远程诊断和治疗。

结语

基于i.MX RT1170跨界微控制器边缘机器学习应用方案具有广阔的应用前景和重要的实际意义。通过合理的系统架构设计、模型优化和应用部署流程，可以在资源限定的边缘设备上实现高效、可靠的机器学习应用。随着边缘计算和人工智能技术的推动，相信基于i.MX RT1170边缘机器学习应用在各个领域发挥越来越重要的作用，为社会和产业带来更大的价值和创新。