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NCNN在MangoPi MQ Quad上的部署和測試

發燒電子愛好者 ? 來源:發燒電子愛好者 ? 作者:發燒電子愛好者 ? 2023-07-22 09:10 ? 次閱讀

本來繼上集(【芒果派MangoPi MQ Quad】利用MangoPi MQ Quad部署一個網絡攝像頭-電子發燒友網 (elecfans.com))后,繼續寫公網視頻傳輸,后來一直沒找到合適的公網穿透工具,找了幾個要么不免費,要么各種驗證,還是放棄吧。

得益于四核A53的性能,NCNN跑起來應該問題不大,本文主要介紹NCNN在MangoPi MQ Quad上的部署和測試。

一、NCNN介紹

ncnn 是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架。 ncnn 從設計之初深刻考慮手機端的部署和使用。 無第三方依賴,跨平臺,手機端 cpu 的速度快于目前所有已知的開源框架。 基于 ncnn,開發者能夠將深度學習算法輕松移植到手機端高效執行, 開發出人工智能 APP,將 AI 帶到你的指尖。 ncnn 目前已在騰訊多款應用中使用,如:QQ,Qzone,微信,天天 P 圖等。

ncnn: ncnn ncnn 是騰訊優圖實驗室首個開源項目,是一個為手機端極致優化的高性能神經網絡前向計算框架 (gitee.com)

二、源碼下載&編譯

(一)源碼下載

NCNN的github(github.com/Tencent/ncnn)拉源碼。

root@orangepizero2:~# git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
Cloning into 'ncnn'...
remote: Enumerating objects: 31640, done.
remote: Counting objects: 100% (5982/5982), done.
remote: Compressing objects: 100% (498/498), done.
remote: Total 31640 (delta 5754), reused 5489 (delta 5484), pack-reused 25658
Receiving objects: 100% (31640/31640), 22.19 MiB | 2.33 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (26851/26851), done.
Updating files: 100% (3195/3195), done.

(二)源碼編譯

考慮到四核A53的能力,加上NCNN本身也支持板上直接編譯,所以就不去PC上搞交叉編譯了。

Debian包自帶gcc,所以就不需要在MangoPi MQ Quad編譯安裝了,頂多更新下。

按照下面順序:

cd 
mkdir -p build-aarch64-linux-gnu
cd build-aarch64-linux-gnu
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake ..
make -j$(nproc)

操作及log如下:

root@orangepizero2:~/ncnn/build-aarch64-linux-gnu# cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake ..
-- CMAKE_TOOLCHAIN_FILE = /root/ncnn/toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake
-- CMAKE_INSTALL_PREFIX = /root/ncnn/build-aarch64-linux-gnu/install
-- NCNN_VERSION_STRING = 1.0.20230721
-- The C compiler identification is GNU 10.2.1
-- The CXX compiler identification is GNU 10.2.1
-- Detecting C compiler ABI info
-- Detecting C compiler ABI info - done
-- Check for working C compiler: /usr/bin/aarch64-linux-gnu-gcc - skipped
-- Detecting C compile features
-- Detecting C compile features - done
-- Detecting CXX compiler ABI info
-- Detecting CXX compiler ABI info - done
-- Check for working CXX compiler: /usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++ - skipped
-- Detecting CXX compile features
-- Detecting CXX compile features - done
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_GNU_INLINE_ASM
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_GNU_INLINE_ASM - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM_VFPV4
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM_VFPV4 - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_FP16
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_FP16 - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_DOTPROD
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_DOTPROD - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_FP16FML
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM82_FP16FML - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM84_BF16
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM84_BF16 - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM84_I8MM
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM84_I8MM - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVE
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVE - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVE2
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVE2 - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEBF16
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEBF16 - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEI8MM
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEI8MM - Success
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEF32MM
-- Performing Test NCNN_COMPILER_SUPPORT_ARM86_SVEF32MM - Success
-- Target arch: arm 64bit
-- Performing Test COMPILER_HAS_HIDDEN_VISIBILITY
-- Performing Test COMPILER_HAS_HIDDEN_VISIBILITY - Success
-- Performing Test COMPILER_HAS_HIDDEN_INLINE_VISIBILITY
-- Performing Test COMPILER_HAS_HIDDEN_INLINE_VISIBILITY - Success
-- Performing Test COMPILER_HAS_DEPRECATED_ATTR
-- Performing Test COMPILER_HAS_DEPRECATED_ATTR - Success
-- Found OpenMP_C: -fopenmp (found version "4.5")
-- Found OpenMP_CXX: -fopenmp (found version "4.5")
-- Found OpenMP: TRUE (found version "4.5")
-- Looking for pthread.h
-- Looking for pthread.h - found
-- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD
-- Performing Test CMAKE_HAVE_LIBC_PTHREAD - Failed
-- Check if compiler accepts -pthread
-- Check if compiler accepts -pthread - yes
-- Found Threads: TRUE
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to: /root/ncnn/build-aarch64-linux-gnu
root@orangepizero2:~/ncnn/build-aarch64-linux-gnu# make -j4
Scanning dependencies of target ncnn-generate-spirv
[  0%] Built target ncnn-generate-spirv
Scanning dependencies of target ncnn
[  1%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/benchmark.cpp.o
[  1%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/allocator.cpp.o
[  2%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/blob.cpp.o
[  2%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/c_api.cpp.o
[  3%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/command.cpp.o
[  3%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/cpu.cpp.o
[  4%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/datareader.cpp.o
[  4%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/gpu.cpp.o
[  5%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/layer.cpp.o
[  5%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/mat.cpp.o
....
[ 99%] Building CXX object src/CMakeFiles/ncnn.dir/layer/copyto.cpp.o
[100%] Linking CXX static library libncnn.a
[100%] Built target ncnn
Scanning dependencies of target benchncnn
[100%] Building CXX object benchmark/CMakeFiles/benchncnn.dir/benchncnn.cpp.o
[100%] Linking CXX executable benchncnn
[100%] Built target benchncnn
root@orangepizero2:~/ncnn/build-aarch64-linux-gnu# ll
total 56
drwxr-xr-x 3 root root  4096 Jul 21 15:36 benchmark
-rw-r--r-- 1 root root 28856 Jul 21 15:19 CMakeCache.txt
drwxr-xr-x 5 root root  4096 Jul 21 15:36 CMakeFiles
-rw-r--r-- 1 root root  1917 Jul 21 15:19 cmake_install.cmake
-rw-r--r-- 1 root root  7466 Jul 21 15:19 Makefile
drwxr-xr-x 3 root root  4096 Jul 21 15:35 src

等了大約10分鐘,畢竟編譯速度比不上X86,檢查下生成的可執行文件,正常:

root@orangepizero2:~/ncnn/build-aarch64-linux-gnu# file benchmark/benchncnn
benchmark/benchncnn: ELF 64-bit LSB pie executable, ARM aarch64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib/ld-linux-aarch64.so.1,x 3.7.0, not stripped

三、測試

將生成的可執行文件拷貝到原目錄的benchmark/文件夾中,因為這里面有測試需要的模型數據。

root@orangepizero2:~/ncnn/build-aarch64-linux-gnu/benchmark# cd ../../benchmark/
root@orangepizero2:~/ncnn/benchmark# ls
alexnet.param    efficientnet_b0.param    mnasnet.param             mobilenet_v2.param        proxylessnasnet.param  resnet50_int8.param    sq
benchncnn        efficientnetv2_b0.param  mobilenet_int8.param      mobilenetv2_yolov3.param  README.md              resnet50.param         sq
benchncnn.cpp    FastestDet.param         mobilenet.param           mobilenet_v3.param        regnety_400m.param     shufflenet.param       sq
blazeface.param  googlenet_int8.param     mobilenet_ssd_int8.param  mobilenet_yolo.param      resnet18_int8.param    shufflenet_v2.param    vg
CMakeLists.txt   googlenet.param          mobilenet_ssd.param       nanodet_m.param           resnet18.param         squeezenet_int8.param  vg

執行一下,幾個模型測試都跑個遍:

wKgaomS6r7yAHpsSAADUT39o48c525.png

責任編輯:彭菁

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