技術(shù)干貨｜英碼科技智能視頻分析邊緣計算盒子IVP02E環(huán)境部署

本文旨在為已購買IVP02E盒子的用戶提供設(shè)備端的部署指南，使用此指南的前提：在開發(fā)系統(tǒng)上已安裝搭建好相應(yīng)的框架；已完成模型的處理，包括：模型量化、模型轉(zhuǎn)換等；且已完成代碼工程的編譯，并通過相應(yīng)框架生成設(shè)備端適配的可執(zhí)行程序，具體的操作流程請參考相應(yīng)的《開發(fā)環(huán)境搭建指南》完成系統(tǒng)環(huán)境搭建。

開發(fā)環(huán)境：

• 操作系統(tǒng)及架構(gòu)：Ubuntu 18.04 x86_64
• 內(nèi)存：大于4G
• 儲存空間：大于10G
• 系統(tǒng)語言：en_US.UTF-8（MindStudio）
• 編譯器：g++或aarch64-linux-gnu-g++
• python及依賴的庫：python3.7.5
• 邊緣計算盒子型號：IVP02E

聲明——IVP02E內(nèi)包含NNN以及SVP_NNN兩個算力核，適配昇騰以及SVP架構(gòu)，架構(gòu)圖如下：

現(xiàn)在開始進(jìn)行設(shè)備端環(huán)境部署！Follow me~

環(huán)境部署步驟

步驟1：安裝CH340驅(qū)動；

步驟2：設(shè)備端插入網(wǎng)線、電源線、且通過Type-C線連接電腦；

步驟3：連接后，要在設(shè)備管理器查看是否連接成功，并記錄端口號

步驟4：通過串口工具連接設(shè)備端，可使用MobaXterm、Xshell等工具，選擇端口號，bps為115200；

步驟5：連接設(shè)備端后，執(zhí)行命令加載設(shè)備端驅(qū)動及ko文件，./insmod.sh以及./init.sh；

步驟6：根據(jù)連接的網(wǎng)口配置ip地址以及網(wǎng)關(guān)地址

ifconfig eth0 xxx.xxx.xxx.xxx netmask 255.255.255.0 up ?// ip地址，請自行填入

執(zhí)行route命令，進(jìn)行網(wǎng)關(guān)配置

route add default gw xxx.xxx.xxx.xxx ?// 網(wǎng)關(guān)地址，請自行填入

配置完畢后，需要ping通本機(jī)的ip；

步驟7：yolov5網(wǎng)絡(luò)模型需要開發(fā)者自行準(zhǔn)備，因昇騰框架暫不支持pt模型的轉(zhuǎn)換，所以需要開發(fā)者下載yolov5-master并通過腳本把pt模型轉(zhuǎn)換為onnx模型；

參考命令：python3.7.5 models/export.py --weights yolov5ts.pt --img 640 --batch 1

步驟8：通過MindStudio工具啟動ATC功能進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換，把yolov5的onnx模型文件轉(zhuǎn)換為SoC設(shè)備端識別的離線模型（.om模型），把轉(zhuǎn)換后的模型放入工程文件中，并進(jìn)行編譯生成可執(zhí)行程序；

步驟9：需要在虛擬機(jī)以及設(shè)備端上安裝nfs，并且把編譯后的工程文件及所需的動態(tài)庫放在nfs文件夾下，之后在設(shè)備端通過nfs掛載到虛擬機(jī)的文件夾；

參考命令：

mount -t nfs ip地址:/xxx/xxx/xxx /mnt -o nolock

ip地址為您虛擬機(jī)的IP地址

/xxx/xxx/xxx為您虛擬機(jī)內(nèi)nfs文件夾掛載路徑

步驟10：聲明SDK包內(nèi)動態(tài)庫；

參考命令：

export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/mpp/out/lib/npu

export ASCEND_AICPU_KERNEL_PATH=/mnt/mpp/out/lib/npu

聲明路徑為sdk包內(nèi)mpp文件夾下動態(tài)庫的路徑

步驟11：Yolov5樣例共有3個功能

• 0.識別輸入數(shù)據(jù)并打印相關(guān)信息
• 1.多線程識別輸入數(shù)據(jù)并打印相關(guān)信息
• 2.使用MMZ內(nèi)存進(jìn)行動態(tài)批次識別輸入數(shù)據(jù)并打印相關(guān)信息

步驟12：執(zhí)行命令進(jìn)行推理后會打印相關(guān)數(shù)據(jù)；

./sample_npu_main 0

以下為輸出示例

步驟13：配置了profiling相關(guān)參數(shù)的代碼后，模型推理完成時會在工程目錄下生成一個JOB文件夾，該文件夾內(nèi)記錄了模型推理的性能指標(biāo)；

步驟14：采集完成后需要執(zhí)行腳本進(jìn)行解析性能指標(biāo)，需要進(jìn)入到msprof下執(zhí)行腳本，解析后會在JOB文件夾下生成sqlite文件夾，里面包含了各性能指標(biāo)的db文件；

參考命令：

python3.7.5 msprof.py import -dir /home/hyq/rootfs/npu2 /src

步驟15：得到解析坐標(biāo)后，執(zhí)行相應(yīng)命令即可導(dǎo)出指標(biāo)為可視化表格；

參考命令：

python3.7.5 msprof.py export summary -dir /home/hyq/rootfs/npu2/src --format csv

步驟16：以下為op_summary的表格示例，該表格內(nèi)記錄了每一層算子的時間、推理耗時、調(diào)用接口耗時等性能指標(biāo)。

至此，IVP02E智能視頻分析邊緣計算盒子的設(shè)備端環(huán)境部署成功！