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TinyMaix

中文 | English

TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~

关键特性

  • 核心代码少于400行(tm_layers.c+tm_model.c+arch_cpu.h), 代码段(.text)少于3KB
  • 低内存消耗，甚至Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于TinyMaix跑mnist(手写数字识别)
  • 支持INT8/FP32/FP16模型，实验性地支持FP8模型，支持keras h5或tflite模型转换
  • 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI，RV32P, RV64V
  • 友好的用户接口，只需要load/run模型~
  • 支持全静态的内存配置(无需malloc)
  • 即将支持MaixHub 在线模型训练

在Arduino ATmega328上运行mnist demo

mnist demo
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000000000077AFF9500000000000
000000000AFFFFFFD10000000000
00000000AFFFD8BFF70000000000
00000003FFD2000CF80000000000
00000004FD10007FF40000000000
00000000110000DFF40000000000
00000000000007FFC00000000000
0000000000004FFE300000000000
0000000000008FF9000000000000
00000000000BFF90000000000000
00000000001EFE20000000000000
0000000000CFF800000000000000
0000000004FFB000000000000000
000000001CFF8000000000000000
000000008FFA0000000000000000
00000000FFF10000000000000000
00000000FFF21111000112999900
00000000FFFFFFFFA8AFFFFFFF70
00000000AFFFFFFFFFFFFFFA7730
0000000007777AFFF97720000000
0000000000000000000000000000
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0000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000
===use 49912us
0: 0
1: 0
2: 89
3: 0
4: 1
5: 6
6: 1
7: 0
8: 0
9: 0
### Predict output is: Number 2, prob=89

TODO

  1. 将 tm_layers.c 优化到 tm_layers_O1.c, 目标提升速度到 1.4~2.0X
  2. 针对64/128/256/512KB内存限制，找到合适的骨干网络
  3. 增加例程： Detector,KWS,HAR,Gesture,OCR,...
  4. ...

如果想参与进TinyMaix的开发，或者想与TinyML爱好者交流，
请加入我们的telegram交流群：https://t.me/tinymaix

TinyMaix 设计思路

TinyMaix 是专为低资源的单片机设计的AI神经网络推理框架，通常被称为TinyML

现在已经有很多TinyML推理库，比如TFLite micro, microTVM, NNoM, 那为什么我们又捏了TinyMaix这个轮子呢?

TinyMaix是两个周末业余时间完成的项目，所以它足够简单，可以再30分钟内走读完代码，可以帮助TinyML新手理解它是怎么运行的。

TinyMaix希望成为一个足够简单的TinyML推理库，所以它放弃了很多特性，并且没有使用很多现成的NN加速库，比如CMSIS-NN

在这个设计思路下，TinyMaix只需要5个文件即可编译~

我们希望TinyMaix可以帮助任何单片机运行AI神经网络模型, 并且每个人都能移植TinyMaix到自己的硬件平台上~

注意：虽然TinyMaix支持多架构加速，但是它仍然需要更多工作来平衡速度和尺寸

设计内的特性

  • 最高支持到mobilenet v1, RepVGG的骨干网络
    • 因为它们对单片机来说是最常用的，最高效的结构
    • 基础的 Conv2d, dwConv2d, FC, Relu/Relu6/Softmax, GAP, Reshape
    • MaxPool, AvgPool (现在使用stride代替)
  • FP32浮点模型, INT8量化模型, FP16半精度模型
  • 转换keras h5或tflite到tmdl
    • 简单模型使用keras/tf训练已经足够
    • 复用了tflite现成的量化功能
  • 模型统计功能
    • 可选以减少代码尺寸

可考虑添加的特性

  • INT16量化模型
    • 优点:
      • 更精确
      • 对于 SIMD/RV32P 指令加速更友好
    • 缺点:
      • 占用了2倍的FLASH/RAM
  • Concat算子
    • 优点:
      • 支持mobilenet v2, 模型精度更高
    • 缺点:
      • 占用了2倍的RAM
      • concat 张量占用了更多时间，使得模型运算变慢
      • 需要更多转换脚本工作转换分支模型到扁平结构
  • Winograd卷积优化
    • 优点:
      • 可能加速卷积计算
    • 缺点:
      • 增加了RAM空间和带宽消耗
      • 增大了代码段(.text)尺寸
      • 需要很多变换，弱单片机可能会消耗更多时间

不考虑添加的特性

  • BF16模型
    • 多数单片机不支持BF16计算
    • 精度不会比INT16高太多
    • 占用了2倍的FLASH/RAM
  • AVX/vulkan 加速
    • TinyMaix是为单片机设计的，而不是为强大的电脑/手机设计
  • 其他多样化的算子
    • TinyMaix仅为单片机提供基础模型算子支持，如果你需要更特殊的算子，可以选择TFlite-micro/TVM/NCNN...

例程体验

mnist

MNIST是手写数字识别任务，足够简单以至于可以在ATmega328这样的8位单片机上运行。
在电脑上测试：

cd examples/mnist
mkdir build
cd build 
cmake ..
make
./mnist

mbnet

mbnet (mobilenet v1) 是适用于移动手机设备的简单图像分类模型，不过对单片机来说也稍微沉重了些。
例程里的模型是mobilenet v1 0.25，输入128x128x3的RGB图像，输出1000分类的预测 它需要至少128KB SRAM 和 512KB Flash, STM32F411是典型可以运行该模型的最低配置。

在PC上测试运行mobilenet 1000分类图片例程

cd examples/mbnet
mkdir build
cd build 
cmake ..
make
./mbnet

如何使用 (API)

加载模型

tm_err_t tm_load (tm_mdl_t* mdl, const uint8_t* bin, uint8_tbuf, tm_cb_t cb, tm_mat_t in);

mdl: 模型句柄;
bin: 模型bin内容;
buf: 中间结果的主缓存；如果NULL，则内部自动malloc申请；否则使用提供的缓存地址 cb: 网络层回调函数;
in: 返回输入张量，包含输入缓存地址 //可以忽略之，如果你使用自己的静态输入缓存

移除模型

void tm_unload(tm_mdl_t* mdl);

输入数据预处理

tm_err_t tm_preprocess(tm_mdl_t* mdl, tm_pp_t pp_type, tm_mat_t* in, tm_mat_t* out);
TMPP_FP2INT //用户自己的浮点缓存转换到int8缓存 TMPP_UINT2INT //典型uint8原地转换到int8数据；int16则需要额外缓存 TMPP_UINT2FP01 //uint8转换到01的浮点数 u8/255.0
TMPP_UINT2FPN11//uint8转换到-11的浮点数

运行模型

tm_err_t tm_run (tm_mdl_t* mdl, tm_mat_t* in, tm_mat_t* out);

如何移植

TinyMaix的核心文件只有这5个：tm_model.c, tm_layers.c, tinymaix.h, tm_port.h, arch_xxx.h

如果你使用没有任何指令加速的普通单片机，选择 arch_cpu.h, 否则选择对应架构的头文件

然后你需要编辑tm_port.h，填写你需要的配置，所有配置宏后面都有注释说明

注意 TM_MAX_CSIZE,TM_MAX_KSIZE,TM_MAX_KCSIZE 会占用静态缓存。

最后你只需要把他们放进你的工程里编译~

怎样训练/转换模型

在examples/mnist下有训练脚本可以学习如何训练基础的mnist模型

注意：你需要先安装TensorFlow (>=2.7) 环境.

完成训练并保存h5模型后，你可以使用以下脚本转换原始模型到tmdl或者c头文件。

  1. h5_to_tflite.py
    转换h5模型到浮点或者int8量化的tflite模型 python3 h5_to_tflite.py h5/mnist.h5 tflite/mnist_f.tflite 0
    python3 h5_to_tflite.py h5/mnist.h5 tflite/mnist_q.tflite 1 quant_img_mnist/ 0to1
  2. tflite2tmdl.py
    转换tflite文件到tmdl或者c头文件
    python3 tflite2tmdl.py tflite/mnist_q.tflite tmdl/mnist_q.tmdl int8 1 28,28,1 10
================ pack model head ================
mdl_type   =0
out_deq    =1
input_cnt  =1
output_cnt =1
layer_cnt  =6
buf_size   =1464
sub_size   =0
in_dims    = [3, 28, 28, 1]
out_dims   = [1, 1, 1, 10]
================   pack layers   ================
CONV_2D
    [3, 28, 28, 1] [3, 13, 13, 4]
    in_oft:0, size:784;  out_oft:784, size:680
    padding valid
    layer_size=152
CONV_2D
    [3, 13, 13, 4] [3, 6, 6, 8]
    in_oft:784, size:680;  out_oft:0, size:288
    padding valid
    layer_size=432
CONV_2D
    [3, 6, 6, 8] [3, 2, 2, 16]
    in_oft:0, size:288;  out_oft:1400, size:64
    padding valid
    layer_size=1360
MEAN
    [3, 2, 2, 16] [1, 1, 1, 16]
    in_oft:1400, size:64;  out_oft:0, size:16
    layer_size=48
FULLY_CONNECTED
    [1, 1, 1, 16] [1, 1, 1, 10]
    in_oft:0, size:16;  out_oft:1448, size:16
    layer_size=304
SOFTMAX
    [1, 1, 1, 10] [1, 1, 1, 10]
    OUTPUT!
    in_oft:1448, size:16;  out_oft:0, size:56
    layer_size=48
================    pack done!   ================
    model  size 2.4KB (2408 B) FLASH
    buffer size 1.4KB (1464 B) RAM
    single layer mode subbuff size 1.4KB (64+1360=1424 B) RAM
Saved to tmdl/mnist_q.tmdl, tmdl/mnist_q.h

现在你有了tmdl或者C头文件，把它放到你的工程里编译吧~

涂黑使用Maixhub在线训练模型

TODO

怎样添加新平台的加速代码

TinyMaix使用基础的点积函数加速卷积运算
你需要在src里添加arch_xxx_yyy.h, 并晚上你自己平台的点积加速函数：

TM_INLINE void tm_dot_prod(mtype_t* sptr, mtype_t* kptr,uint32_t size, sumtype_t* result);

贡献/联系

如果你需要向TinyMaix贡献代码，请先阅读“TinyMaix设计思路”一节，我们只需要“设计内的特性”和“可考虑添加的特性”。

如果你想要提交你的移植测试结果，请提交到 benchmark.md. 我们非常欢迎你移植TinyMaix到自己的芯片/板子上，这会证明使用TinyMaix运行深度学习模型是非常容易的事情~

如果你对TinyMaix的使用和移植有问题，可以在此仓库提交Issues。

如果你有商业或私有项目咨询，你可以发邮件到support@sipeed.com 或 zepan@sipeed.com (泽畔).